Todos devem saber que os bolos DIY estão bastante na moda agora, seja para aniversários ou datas comemorativas, muitas pessoas gostam de fazer um bolo com as próprias mãos. Por exemplo, para um bolo de aniversário, escolhe-se uma base de bolo simples e, de acordo com as preferências pessoais, adiciona-se frutas, creme, e decorações, criando assim um bolo único e cheio de significado.
Na verdade, no campo da IA, a personalização de grandes modelos de linguagem é bastante semelhante a isso, e o ModelFactory é a ferramenta que pode nos ajudar a realizar essa personalização.
É uma plataforma de ajuste fino de grandes modelos de linguagem no ecossistema @OpenledgerHQ, e o que eu acho mais conveniente é que pode ser operada inteiramente através de uma interface gráfica, ao contrário de alguns frameworks de ajuste fino que exigem codificação e integração de APIs, o que é muito amigável para nós que não entendemos muito de tecnologia.
De forma simples, é permitir que utilizemos aqueles conjuntos de dados autorizados pela OpenLedger para transformar o modelo de linguagem básico.
ModelFactory é a bancada que nos permite combinar esses materiais de forma eficiente, e durante todo o processo, a segurança e a propriedade desses materiais estão garantidas, sem preocupações de que algo possa dar errado.
Falando novamente sobre a sua arquitetura de sistema, o módulo de gestão de utilizadores é responsável pela autenticação de identidade e permissões de conjuntos de dados, assim como a reserva de uma pastelaria DIY, onde apenas aqueles que fizeram a reserva podem ir à loja usar os materiais e ferramentas.
O módulo de controlo de acesso a conjuntos de dados gere o acesso seguro aos dados, tal como uma despensa onde se armazenam ingredientes de qualidade, apenas pessoas autorizadas podem aceder. O motor de ajuste fino é como um padeiro experiente que nos orienta nas operações, responsável por integrar diversos materiais no modelo.
O módulo da interface de chat é o local onde nos comunicamos com o modelo, o módulo de atribuição RAG consegue indicar a origem do conteúdo gerado pelo modelo, enquanto o módulo de avaliação e implantação é responsável por testar se o modelo é útil e se pode ser entregue para uso.
De modo geral, o ModelFactory combina o controle de acesso ao conjunto de dados e o ajuste fino do modelo de forma muito suave, sendo seguro e fácil de operar, realmente bastante prático. #OpenLedger # KaitoAI #COOKIE
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Todos devem saber que os bolos DIY estão bastante na moda agora, seja para aniversários ou datas comemorativas, muitas pessoas gostam de fazer um bolo com as próprias mãos. Por exemplo, para um bolo de aniversário, escolhe-se uma base de bolo simples e, de acordo com as preferências pessoais, adiciona-se frutas, creme, e decorações, criando assim um bolo único e cheio de significado.
Na verdade, no campo da IA, a personalização de grandes modelos de linguagem é bastante semelhante a isso, e o ModelFactory é a ferramenta que pode nos ajudar a realizar essa personalização.
É uma plataforma de ajuste fino de grandes modelos de linguagem no ecossistema @OpenledgerHQ, e o que eu acho mais conveniente é que pode ser operada inteiramente através de uma interface gráfica, ao contrário de alguns frameworks de ajuste fino que exigem codificação e integração de APIs, o que é muito amigável para nós que não entendemos muito de tecnologia.
De forma simples, é permitir que utilizemos aqueles conjuntos de dados autorizados pela OpenLedger para transformar o modelo de linguagem básico.
ModelFactory é a bancada que nos permite combinar esses materiais de forma eficiente, e durante todo o processo, a segurança e a propriedade desses materiais estão garantidas, sem preocupações de que algo possa dar errado.
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O módulo de controlo de acesso a conjuntos de dados gere o acesso seguro aos dados, tal como uma despensa onde se armazenam ingredientes de qualidade, apenas pessoas autorizadas podem aceder. O motor de ajuste fino é como um padeiro experiente que nos orienta nas operações, responsável por integrar diversos materiais no modelo.
O módulo da interface de chat é o local onde nos comunicamos com o modelo, o módulo de atribuição RAG consegue indicar a origem do conteúdo gerado pelo modelo, enquanto o módulo de avaliação e implantação é responsável por testar se o modelo é útil e se pode ser entregue para uso.
De modo geral, o ModelFactory combina o controle de acesso ao conjunto de dados e o ajuste fino do modelo de forma muito suave, sendo seguro e fácil de operar, realmente bastante prático.
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