آموزش بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) - آخرین آپدیت

تخصصی کردن مدل‌ها برای نتایج بهتر Specializing Models for Better Results

• مدل‌های LLM: قدرتمند اما نه کاملاً بی‌نقص LLM: Powerful, but Not so Perfect

• تبدیل LLM از حالت عمومی به تخصصی From General to Specialized LLM

• استراتژی‌های آموزش: RLHF، تنظیم دقیق پارامتری در مقابل تنظیم دقیق کامل Training Strategies: RLHF, Parameter-efficient vs. Full Fine-tuning

• رابط API ارزیابی‌ها (Evals): بهبود خروجی‌های مدل (نصب و راه‌اندازی) Evals API: Improving Models Outputs (Installation and Setup)

• رابط API ارزیابی‌ها: کار با Evals Evals API: Working with Evals

• ساخت و آپلود مجموعه‌داده‌های آموزشی Building and Uploading Training Datasets

• تنظیم دقیق مدل‌های OpenAI Fine-tuning OpenAI Models

• تست و ارزیابی مدل‌های تنظیم شده (Fine-tuned) Testing and Evaluating Fine-tuned Models

استانداردسازی خروجی‌های LLM برای قابلیت اطمینان و ثبات Standardizing LLM Outputs for Reliability and Consistency

• درک رندرکننده Harmony در OpenAI Understanding the OpenAI Harmony Renderer

• ساختاربندی و استانداردسازی خروجی‌ها برای ثبات Structuring and Standardizing Outputs for Consistency

• دمو: آموزش سیستم پشتیبانی مشتریان Demo: Training Customer Support

ارزیابی عملکرد تنظیم دقیق برای شفافیت Evaluating Fine-tuning Performance for Transparency

• مقایسه و ارزیابی خروجی‌ها و عملکرد LLM Comparing and Evaluating LLM Outputs and Performance

• انجام تحلیل خطا و شناسایی ناهماهنگی‌ها Conducting Error Analysis and Identifying Inconsistencies

• حسابرسی کیفیت، اصلاح مجموعه‌داده‌ها و هایپرپارامترها Quality Audit, Refining Datasets and Hyperparameters