大模型微调十诫:关于将微调模型部署到生产环境的十条建议(第十条不知道要后悔)

大模型微调十诫:关于将微调模型部署到生产环境的十条建议:

(1)不要盲目微调模型,先尝试使用提示的方式满足需求。只有当提示无法达到质量、性能或成本目标时,才考虑微调。

(2)一定要编写提示。通过提示证明任务是可行的,作为微调的基线。如果提示就可以达到要求,微调可以进一步提升;如果提示不起作用,微调成功的可能性就很低。

(3)一定要检查数据质量。删除或修正问题数据。数据质量直接决定模型质量。

(4)使用真实数据进行微调。即使存在一些不完美的数据也没关系,只要整体分布正确就可以。

(5)留出部分数据作为测试集。不要将所有数据都用于训练。

(6)选择合适的模型规模。不要使用过大的模型,也不要使用过小的模型。规模要匹配任务难度。

(7)编写快速的评估指标。可以多次每天评估,以便快速迭代。

(8)同时编写完整的评估。定期进行完整评估,确保快速指标和最终指标一致。

(9)不要执行一次性的模型训练后就结束。持续优化模型和管道。

(10)不要死板地遵循这些建议。根据具体情形调整建议的适用性。


随着大模型的持续爆火,各行各业都在开发搭建属于自己企业的私有化大模型,那么势必会需要大量大模型人才,同时也会带来大批量的岗位?“雷军曾说过:站在风口,猪都能飞起来”可以说现在大模型就是当下风口,是一个可以改变自身的机会,就看我们能不能抓住了。

那么,我们该如何学习大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别:AI大模型API应用开发工程

L3级别:大模型应用架构进阶实践

L4级别:大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

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二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

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