Dataset-engineering
Forrásfelülvizsgálat, tisztítás, normalizálás, címkézési útmutató, split-ek, lineage és a célfeladathoz igazított minőségellenőrzések.
MODELLTANÍTÁS ÉS FINOMHANGOLÁS
Modellviselkedés bizonyítékokra alapozott testreszabása
Adatkészlet-előkészítés, feladatspecifikus tanítás, finomhangolás, kiértékelés és inferenciaintegráció.
Adatkészlet-előkészítés, feladatspecifikus tanítás, finomhangolás, kiértékelés és inferenciaintegráció.
Ha a prompting és retrieval nem tudja teljesíteni a követelményt, domainadatokat készítünk elő, kontrollált tréning- vagy fine-tuning kísérleteket futtatunk, és a létrejövő modellt mérhető inference útvonalba integráljuk.
Adat- és értékelési pipeline a modell viselkedésének tudatos megváltoztatásához.
Adat- és értékelési pipeline a modell viselkedésének tudatos megváltoztatásához.
Ha a prompting és retrieval nem tudja teljesíteni a követelményt, domainadatokat készítünk elő, kontrollált tréning- vagy fine-tuning kísérleteket futtatunk, és a létrejövő modellt mérhető inference útvonalba integráljuk.
Tréningkísérletek
Supervised fine-tuning, további adaptáció vagy feladatspecifikus modellek ott, ahol a bizonyíték indokolja a többletkomplexitást.
Értékelés és regresszió
Held-out adathalmazok, feladatmetrikák, kvalitatív rubricok, safety esetek és összehasonlítás egyszerűbb baseline-okkal.
Inference-integráció
Serving, batching, latency, hardver, adatvédelem, monitorozás és újratanítási triggerek a környező terméken belül.
Így választunk retrieval, fine-tuning és tréning között
Így választunk retrieval, fine-tuning és tréning között
A tréning nem alapértelmezett válasz. Először a legolcsóbb érvényes baseline-t használjuk, megmérjük a különbséget, és csak akkor adunk modelladaptációt, ha javítja azt a viselkedést, amelyet a termék valóban értékel.
- 01
Feladat és metrika meghatározása
Meghatározzuk a várt inputokat, outputokat, edge case-eket, minőségi küszöböt, adatvédelmi korlátokat és inference-kereteket.
- 02
Adatok auditálása és előkészítése
Értékeljük a mennyiséget, reprezentativitást, jogokat, leakage-et, címkézési konzisztenciát és az adathalmaz karbantartási költségét.
- 03
Kontrollált kísérletek futtatása
Összehasonlítjuk a baseline-okat és adaptációkat követett konfigurációkkal és held-out értékeléssel.
- 04
Integráció és karbantartás
Becsomagoljuk az inference-t, monitorozzuk a driftet és a hibákat, és meghatározzuk a jövőbeli adat- vagy modellfrissítések feltételeit.
Modelladaptációs szállítandók
Modelladaptációs szállítandók
A munkát úgy dokumentáljuk, hogy az eredmény reprodukálható, összehasonlítható és karbantartható legyen, ne egyetlen átláthatatlan kísérlettől függjön.
- Adathalmaz-specifikáció és előkészítési pipeline
- Baseline- és kísérleti napló
- Fine-tuned vagy feladatspecifikus modellartifactok, ahol releváns
- Értékelési és regressziós suite
- Inference- és újratanítás-integrációs terv
Modelladaptációs szállítandók
Adat- és értékelési pipeline a modell viselkedésének tudatos megváltoztatásához.
Adat- és értékelési pipeline a modell viselkedésének tudatos megváltoztatásához.Ha a prompting és retrieval nem tudja teljesíteni a követelményt, domainadatokat készítünk elő, kontrollált tréning- vagy fine-tuning kísérleteket futtatunk, és a létrejövő modellt mérhető inference útvonalba integráljuk.
FAQ
Ehhez az úthoz kapcsolódó kérdések.
Tudunk foundation modellt nulláról tanítani?
Ez ritkán gazdaságos termékdöntés. Őszintén értékeljük a feladatspecifikus tréninget és adaptációt, és nem sugallunk foundation-model léptéket a szükséges adatok, compute és program nélkül.
Mennyi adatra van szükséged?
Ez a feladat komplexitásától, a modellválasztástól, a címkék minőségétől és a teljesítménykülönbségtől függ. Egy adataudit és baseline-kísérlet hitelesebb választ ad, mint bármilyen univerzális minimum.
Hogyan előzzük meg az evaluation leakage-et?
Különválasztjuk a tréning-, fejlesztési és held-out értékelési adatokat, követjük a provenance-t, és felülvizsgáljuk a közel duplikált elemeket és kontaminációs kockázatokat.
KÖVETKEZŐ LÉPÉS
A problémát hozd, ne egy tökéletesre csiszolt briefet.
Egy technikai vezető átnézi a jelenlegi állapotot, és javaslatot tesz a legkisebb hasznos következő lépésre.
Projekt indítása