Messa a punto dei modelli di fondazione

Personalizza i modelli di fondazione per ottenere risultati migliori per le attività che soddisfano le esigenze specifiche della tua attività.

I modelli di base sono modelli di intelligenza artificiale preaddestrati su terabyte di dati provenienti da Internet e altre risorse pubbliche. Non hanno rivali nella loro capacità di prevedere la parola migliore successiva e generare il linguaggio. Mentre la generazione di linguaggi può essere utile per il brainstorming e per stimolare la creatività, i modelli di base devono essere guidati per svolgere compiti concreti. La messa a punto dei modelli e altre tecniche, come la generazione potenziata dal recupero, consentono di utilizzare i modelli di base in modo significativo per la propria attività.

Con l' Tuning Studio, è possibile mettere a punto un modello di base più piccolo per migliorarne le prestazioni in attività di elaborazione del linguaggio naturale come la classificazione, la sintesi e la generazione. La messa a punto può aiutare un modello base più piccolo a raggiungere risultati paragonabili a quelli dei modelli più grandi della stessa famiglia. Mettendo a punto e utilizzando il modello più piccolo, è possibile ridurre i costi di inferenza a lungo termine.

Proprio come la progettazione rapida, la messa a punto di un modello di fondazione aiuta a influenzare il contenuto e il formato dell'output del modello di fondazione. Sapere cosa aspettarsi da un modello di base è essenziale se si vuole superare la fase di deduzione di un modello di base in un flusso di lavoro aziendale.

Il diagramma seguente illustra come la messa a punto di un modello di fondazione può aiutare a guidare il modello per generare un output utile. Fornisci dati etichettati che possono includere informazioni proprietarie sconosciute al modello di base e che illustrano il formato e il tipo di output che desideri che il modello restituisca. I vostri esempi forniscono al modello di base uno schema da seguire e applicare ai risultati futuri.

Invece di generalizzare in attività tradizionali come la traduzione di testi e la generazione di testi o risposte, dopo aver messo a punto un modello di base, l'output è più adatto alle tue esigenze.

• Il testo o le risposte generate possono seguire uno stile specifico
• Il modello ottimizzato può riassumere o estrarre informazioni nel modo desiderato
• Con suggerimenti molto più piccoli, il modello sintonizzato può classificare il testo in modo efficace

Per saperne di più su quando è opportuno mettere a punto un modello, vedere Quando mettere a punto un modello di fondazione.