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Programas de IA e Ingeniería›🌳 AI Branches›Lecciones›Ajuste de los LLM: personalización de la IA para su caso de uso
🎯
AI Branches • Avanzado⏱️ 40 min de lectura

Ajuste de los LLM: personalización de la IA para su caso de uso

Vista previa pública de la lección

Aprenda a tomar un modelo de lenguaje grande previamente entrenado y especializarlo para un dominio o tarea específica mediante ajustes.

Programa
AI Branches
Nivel
Avanzado
Tiempo de lectura
40 min de lectura

Objetivos de aprendizaje

Al final de esta lección, comprenderás:

  • ✓🗺️ Tres formas de especializar un modelo
  • ✓🔬 ¿Qué hace realmente el ajuste fino?
  • ✓⚡ Ajuste fino completo versus ajuste fino eficiente en parámetros
  • ✓📊 El desafío de los datos de entrenamiento
  • ✓🔄 RLHF: Ajuste con retroalimentación humana

Esquema de la lección

  1. 🗺️ Tres formas de especializar un modelo
  2. 🔬 ¿Qué hace realmente el ajuste fino?
  3. ⚡ Ajuste fino completo versus ajuste fino eficiente en parámetros
  4. LoRA (adaptación de bajo rango)
  5. QLoRA (LoRA cuantificado)
  6. 📊 El desafío de los datos de entrenamiento
  7. 🔄 RLHF: Ajuste con retroalimentación humana
  8. 🛠️ Pasos prácticos
  9. 🚫 Cuándo NO realizar ajustes

Vista previa introductoria

Un modelo de lenguaje grande previamente entrenado es un generalista. Ha leído una fracción sustancial de Internet y ha absorbido una asombrosa amplitud de conocimientos. Pero "generalista" es otra palabra para "no especializado". Si necesita un modelo que hable la voz de su empresa, comprenda la jerga de su industria, siga su formato de salida específico o se niegue a discutir temas fuera de tema, necesita más que indicaciones. Aquí es donde entra en juego el ajuste fino . ---

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