Tout le monde sait probablement que faire des gâteaux DIY est assez à la mode en ce moment. Que ce soit pour un anniversaire ou une commémoration, beaucoup de gens aiment faire leur propre gâteau. Prenons par exemple le gâteau d'anniversaire : on choisit une base de gâteau simple, puis on ajoute des fruits, de la crème et de la décoration selon ses préférences, et enfin on crée un gâteau unique, ce qui est particulièrement significatif.
En fait, dans le domaine de l'IA, la personnalisation des grands modèles de langage est assez similaire, et ModelFactory est l'outil qui peut nous aider à réaliser cette personnalisation.
C'est une plateforme de micro-ajustement de grands modèles de langage dans l'écosystème @OpenledgerHQ. Je pense que le plus pratique, c'est qu'elle peut être utilisée entièrement via une interface graphique, contrairement à certains cadres d'ajustement qui nécessitent de taper du code ou d'intégrer des API, ce qui est très convivial pour nous qui ne sommes pas très familiers avec la technologie.
En termes simples, cela permet d'utiliser des ensembles de données autorisés par OpenLedger pour transformer les modèles de langage de base.
ModelFactory est la plateforme qui nous permet de combiner ces matériaux de manière fluide, et tout au long de ce processus, la sécurité et la propriété des matériaux sont garanties, sans souci de problèmes.
Parlons de son architecture système. Le module de gestion des utilisateurs est responsable de l'authentification et des autorisations des ensembles de données, tout comme la réservation d'une pâtisserie DIY, seules les personnes ayant réservé peuvent se rendre au magasin pour utiliser les matériaux et les outils.
Le module de contrôle d'accès aux ensembles de données gère l'accès sécurisé aux données, tout comme une réserve où sont entreposées des matières premières de qualité, accessibles uniquement aux personnes autorisées. Le moteur de réglage fin est comme un pâtissier expérimenté qui nous guide dans nos opérations, responsable de l'intégration des différents matériaux dans le modèle.
Le module d'interface de chat est l'endroit où nous communiquons avec le modèle, le module d'attribution RAG peut indiquer la source du contenu généré par le modèle, et le module d'évaluation et de déploiement est responsable de tester si le modèle est efficace et peut être mis en service.
Dans l'ensemble, ModelFactory intègre de manière fluide le contrôle d'accès aux ensembles de données et le réglage fin des modèles, à la fois sécurisé et facile à utiliser, ce qui est vraiment pratique. #OpenLedger # KaitoAI #COOKIE
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Tout le monde sait probablement que faire des gâteaux DIY est assez à la mode en ce moment. Que ce soit pour un anniversaire ou une commémoration, beaucoup de gens aiment faire leur propre gâteau. Prenons par exemple le gâteau d'anniversaire : on choisit une base de gâteau simple, puis on ajoute des fruits, de la crème et de la décoration selon ses préférences, et enfin on crée un gâteau unique, ce qui est particulièrement significatif.
En fait, dans le domaine de l'IA, la personnalisation des grands modèles de langage est assez similaire, et ModelFactory est l'outil qui peut nous aider à réaliser cette personnalisation.
C'est une plateforme de micro-ajustement de grands modèles de langage dans l'écosystème @OpenledgerHQ. Je pense que le plus pratique, c'est qu'elle peut être utilisée entièrement via une interface graphique, contrairement à certains cadres d'ajustement qui nécessitent de taper du code ou d'intégrer des API, ce qui est très convivial pour nous qui ne sommes pas très familiers avec la technologie.
En termes simples, cela permet d'utiliser des ensembles de données autorisés par OpenLedger pour transformer les modèles de langage de base.
ModelFactory est la plateforme qui nous permet de combiner ces matériaux de manière fluide, et tout au long de ce processus, la sécurité et la propriété des matériaux sont garanties, sans souci de problèmes.
Parlons de son architecture système. Le module de gestion des utilisateurs est responsable de l'authentification et des autorisations des ensembles de données, tout comme la réservation d'une pâtisserie DIY, seules les personnes ayant réservé peuvent se rendre au magasin pour utiliser les matériaux et les outils.
Le module de contrôle d'accès aux ensembles de données gère l'accès sécurisé aux données, tout comme une réserve où sont entreposées des matières premières de qualité, accessibles uniquement aux personnes autorisées. Le moteur de réglage fin est comme un pâtissier expérimenté qui nous guide dans nos opérations, responsable de l'intégration des différents matériaux dans le modèle.
Le module d'interface de chat est l'endroit où nous communiquons avec le modèle, le module d'attribution RAG peut indiquer la source du contenu généré par le modèle, et le module d'évaluation et de déploiement est responsable de tester si le modèle est efficace et peut être mis en service.
Dans l'ensemble, ModelFactory intègre de manière fluide le contrôle d'accès aux ensembles de données et le réglage fin des modèles, à la fois sécurisé et facile à utiliser, ce qui est vraiment pratique.
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