Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Weights & Biases Japan (Chuo-ku, Tokyo) đã công bố xuất bản sách trắng thứ hai tập trung vào các phương pháp phát triển mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), "Các phương pháp thực hành tốt nhất về tinh chỉnh và kỹ thuật nhanh chóng của LLM". Sách trắng này cung cấp hướng dẫn thực tế cho các công ty đang cân nhắc triển khai LLM để chọn phương pháp phát triển LLM phù hợp với nguồn lực và mô hình kinh doanh của họ. Cuốn sách này bổ sung cho phần đầu tiên, “Các phương pháp thực hành tốt nhất để đào tạo LLM từ đầu” và giải thích cách mở rộng các mô hình LLM hiện có và điều chỉnh chúng cho phù hợp với mục đích sử dụng của riêng bạn. Tập sách in sẽ được phân phát tại hội nghị người dùng WandB Complete Connected 2023, sẽ được tổ chức vào ngày 11 tháng 10 và AI Expo 2023 Fall, sẽ được tổ chức từ ngày 24 đến ngày 26 tháng 10. Các phương pháp thực hành tốt nhất cho Kỹ thuật tinh chỉnh và nhắc nhở LLM lưu ý rằng bản chất chung của LLM có nghĩa là nó có thể được sử dụng cho các tác vụ theo miền cụ thể mà không cần điều chỉnh, nhưng họ chỉ ra rằng để đạt được lợi ích thường cần phải tinh chỉnh hoặc kỹ thuật nhanh chóng để thích ứng LLM có mục đích chung cho các nhiệm vụ tiếp theo. Bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan và so sánh các kỹ thuật hiện tại cho cả chủ đề kỹ thuật tinh chỉnh và nhắc nhở để giúp bạn chọn phương pháp tốt nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể bằng cách sử dụng các phương pháp Ứng dụng LLM đang được xem xét. Weights & Biases sử dụng WandB, một nền tảng cung cấp quản lý thử nghiệm và MLOps để trực quan hóa, quản lý và xác minh quy trình phát triển ML, nhằm cung cấp các chức năng Lời nhắc hỗ trợ phát triển LLM và các chức năng giám sát mô hình sau triển khai như LangChain và LlamaIndex. với sự tích hợp với các khung phát triển ứng dụng LLM chính. Ngoài ra, anh ấy đã đóng góp vào bối cảnh LLM đang mở rộng nhanh chóng thông qua việc xuất bản sách trắng LLM đầu tiên, `` Các phương pháp thực hành tốt nhất để đào tạo LLM từ đầu.'' Tại Nhật Bản, chúng tôi cũng vận hành "Bảng xếp hạng Nejumi LLM" để đánh giá hiệu suất ngôn ngữ tiếng Nhật của các mô hình LLM, đánh giá tuần tự các mô hình LLM chính bằng cách sử dụng bộ dữ liệu JGLUE và công bố kết quả. Số lượng mô hình LLM được đánh giá cho đến nay đã vượt quá 25, khiến nó trở thành một trong những bảng xếp hạng đánh giá LLM lớn nhất tại Nhật Bản. Bảng xếp hạng này được xây dựng dựa trên chức năng của nền tảng WandB và đã được áp dụng rộng rãi bởi các công ty tiên tiến hàng đầu về phát triển LLM.