Dataset engineering
Przegląd źródeł, czyszczenie, normalizacja, wytyczne labeling, splity, lineage i quality checks dopasowane do docelowego zadania.
TRENOWANIE I DOSTRAJANIE MODELI
Dostosowanie zachowania modelu na podstawie dowodów
Przygotowanie danych, trening zadaniowy, dostrajanie, ewaluacja i integracja inferencji.
Przygotowanie danych, trening zadaniowy, dostrajanie, ewaluacja i integracja inferencji.
Gdy prompting i retrieval nie spełniają wymagań, przygotowujemy dane domenowe, prowadzimy kontrolowane eksperymenty training lub fine-tuning i integrujemy wynikowy model z mierzalną ścieżką inference.
Pipeline danych i ewaluacji do świadomego zmieniania zachowania modelu.
Pipeline danych i ewaluacji do świadomego zmieniania zachowania modelu.
Gdy prompting i retrieval nie spełniają wymagań, przygotowujemy dane domenowe, prowadzimy kontrolowane eksperymenty training lub fine-tuning i integrujemy wynikowy model z mierzalną ścieżką inference.
Eksperymenty training
Supervised fine-tuning, continued adaptation lub task-specific models tam, gdzie dowody uzasadniają dodatkową złożoność.
Ewaluacja i regression
Held-out datasets, task metrics, jakościowe rubrics, safety cases i porównanie z prostszymi baseline’ami.
Integracja inference
Serving, batching, latency, hardware, privacy, monitoring i retraining triggers w otaczającym produkcie.
Jak wybieramy między retrieval, fine-tuning i training
Jak wybieramy między retrieval, fine-tuning i training
Training nie jest domyślną odpowiedzią. Najpierw używamy najtańszego poprawnego baseline’u, mierzymy lukę i dodajemy adaptację modelu tylko wtedy, gdy poprawia zachowanie, które produkt faktycznie ceni.
- 01
Zdefiniuj zadanie i metrykę
Określ oczekiwane inputs, outputs, edge cases, próg jakości, ograniczenia prywatności i inference envelope.
- 02
Audytuj i przygotuj dane
Oceń wolumen, reprezentatywność, prawa, leakage, spójność labelingu i koszt utrzymania datasetu.
- 03
Prowadź kontrolowane eksperymenty
Porównuj baseline’y i adaptacje ze śledzonymi konfiguracjami oraz held-out evaluation.
- 04
Integruj i utrzymuj
Pakuj inference, monitoruj drift i failures oraz definiuj warunki przyszłych aktualizacji danych lub modelu.
Deliverables adaptacji modelu
Deliverables adaptacji modelu
Pracę dokumentujemy tak, aby wynik można było odtworzyć, porównać i utrzymywać, zamiast zależeć od jednego opaque experiment.
- Specyfikacja datasetu i pipeline przygotowania
- Baseline i zapis eksperymentów
- Fine-tuned lub task-specific model artifacts, jeśli mają zastosowanie
- Evaluation i regression suite
- Plan integracji inference i retraining
Deliverables adaptacji modelu
Pipeline danych i ewaluacji do świadomego zmieniania zachowania modelu.
Pipeline danych i ewaluacji do świadomego zmieniania zachowania modelu.Gdy prompting i retrieval nie spełniają wymagań, przygotowujemy dane domenowe, prowadzimy kontrolowane eksperymenty training lub fine-tuning i integrujemy wynikowy model z mierzalną ścieżką inference.
FAQ
Pytania dotyczące tej ścieżki.
Czy możecie wytrenować foundation model od zera?
Rzadko jest to ekonomiczna decyzja produktowa. Uczciwie oceniamy task-specific training i adaptację i nie sugerujemy skali foundation model bez wymaganych danych, compute i programu.
Ile danych potrzebujemy?
To zależy od złożoności zadania, wyboru modelu, jakości labeli i luki wydajnościowej. Audyt danych i eksperyment baseline dają bardziej wiarygodną odpowiedź niż uniwersalne minimum.
Jak zapobiegacie evaluation leakage?
Rozdzielamy dane training, development i held-out evaluation, śledzimy provenance i przeglądamy near-duplicates oraz ryzyka contamination.
NASTĘPNY KROK
Przynieś nam ograniczenie, nie dopracowany brief.
Technical lead przejrzy bieżący stan i zarekomenduje najmniejszy użyteczny następny krok.
Rozpocznij projekt