Mọi người chắc hẳn đều biết rằng làm bánh DIY hiện nay vẫn rất phổ biến, bất kể là kỷ niệm hay sinh nhật, nhiều người thích tự tay làm một cái. Chẳng hạn như bánh sinh nhật, chọn một loại bánh cơ bản, sau đó thêm trái cây, phết kem, trang trí theo sở thích của mình, cuối cùng tạo ra một chiếc bánh độc đáo, có ý nghĩa đặc biệt.
Trên thực tế, trong lĩnh vực AI, việc tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn khá giống với điều này, và ModelFactory chính là công cụ giúp chúng ta thực hiện sự tùy chỉnh này.
Nó là nền tảng tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn trong hệ sinh thái @OpenledgerHQ, tôi nghĩ điều tiện lợi nhất là nó có thể được vận hành hoàn toàn qua giao diện đồ họa, không giống như một số khung tinh chỉnh khác phải gõ mã, tích hợp API, rất thân thiện với những người như chúng ta không am hiểu về công nghệ.
Nói đơn giản, nó cho phép chúng ta sử dụng những tập dữ liệu được OpenLedger ủy quyền để cải tiến mô hình ngôn ngữ lớn cơ bản.
ModelFactory chính là bàn làm việc giúp chúng ta dễ dàng kết hợp những nguyên liệu này lại với nhau, và trong suốt quá trình này, an toàn và quyền sở hữu của những nguyên liệu này đều được đảm bảo, không cần phải lo lắng về việc xảy ra vấn đề.
Hãy nói thêm về kiến trúc hệ thống của nó, mô-đun quản lý người dùng chịu trách nhiệm xác thực danh tính và quyền truy cập dữ liệu, giống như việc đặt chỗ ở tiệm bánh DIY, chỉ những người đã đặt chỗ mới có thể đến cửa hàng sử dụng nguyên liệu và công cụ.
Mô-đun kiểm soát truy cập dữ liệu quản lý việc truy cập an toàn dữ liệu, giống như một kho lưu trữ nguyên liệu chất lượng cao, chỉ những người được ủy quyền mới có thể sử dụng, động cơ tinh chỉnh giống như một thợ nướng có kinh nghiệm hướng dẫn chúng ta thao tác, chịu trách nhiệm kết hợp các loại nguyên liệu vào mô hình.
Mô-đun giao diện trò chuyện là nơi chúng ta giao tiếp với mô hình, mô-đun RAG phân tích có thể chỉ ra nguồn gốc của nội dung được mô hình tạo ra, mô-đun đánh giá và triển khai thì chịu trách nhiệm kiểm tra xem mô hình có sử dụng tốt không, có thể bàn giao sử dụng được không.
Nói chung, ModelFactory kết hợp kiểm soát truy cập dữ liệu và điều chỉnh mô hình một cách mượt mà, vừa an toàn vừa dễ sử dụng, thực sự rất hữu ích. #OpenLedger # KaitoAI #COOKIE
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Mọi người chắc hẳn đều biết rằng làm bánh DIY hiện nay vẫn rất phổ biến, bất kể là kỷ niệm hay sinh nhật, nhiều người thích tự tay làm một cái. Chẳng hạn như bánh sinh nhật, chọn một loại bánh cơ bản, sau đó thêm trái cây, phết kem, trang trí theo sở thích của mình, cuối cùng tạo ra một chiếc bánh độc đáo, có ý nghĩa đặc biệt.
Trên thực tế, trong lĩnh vực AI, việc tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn khá giống với điều này, và ModelFactory chính là công cụ giúp chúng ta thực hiện sự tùy chỉnh này.
Nó là nền tảng tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn trong hệ sinh thái @OpenledgerHQ, tôi nghĩ điều tiện lợi nhất là nó có thể được vận hành hoàn toàn qua giao diện đồ họa, không giống như một số khung tinh chỉnh khác phải gõ mã, tích hợp API, rất thân thiện với những người như chúng ta không am hiểu về công nghệ.
Nói đơn giản, nó cho phép chúng ta sử dụng những tập dữ liệu được OpenLedger ủy quyền để cải tiến mô hình ngôn ngữ lớn cơ bản.
ModelFactory chính là bàn làm việc giúp chúng ta dễ dàng kết hợp những nguyên liệu này lại với nhau, và trong suốt quá trình này, an toàn và quyền sở hữu của những nguyên liệu này đều được đảm bảo, không cần phải lo lắng về việc xảy ra vấn đề.
Hãy nói thêm về kiến trúc hệ thống của nó, mô-đun quản lý người dùng chịu trách nhiệm xác thực danh tính và quyền truy cập dữ liệu, giống như việc đặt chỗ ở tiệm bánh DIY, chỉ những người đã đặt chỗ mới có thể đến cửa hàng sử dụng nguyên liệu và công cụ.
Mô-đun kiểm soát truy cập dữ liệu quản lý việc truy cập an toàn dữ liệu, giống như một kho lưu trữ nguyên liệu chất lượng cao, chỉ những người được ủy quyền mới có thể sử dụng, động cơ tinh chỉnh giống như một thợ nướng có kinh nghiệm hướng dẫn chúng ta thao tác, chịu trách nhiệm kết hợp các loại nguyên liệu vào mô hình.
Mô-đun giao diện trò chuyện là nơi chúng ta giao tiếp với mô hình, mô-đun RAG phân tích có thể chỉ ra nguồn gốc của nội dung được mô hình tạo ra, mô-đun đánh giá và triển khai thì chịu trách nhiệm kiểm tra xem mô hình có sử dụng tốt không, có thể bàn giao sử dụng được không.
Nói chung, ModelFactory kết hợp kiểm soát truy cập dữ liệu và điều chỉnh mô hình một cách mượt mà, vừa an toàn vừa dễ sử dụng, thực sự rất hữu ích.
#OpenLedger # KaitoAI #COOKIE