Fine-tuning на големи езикови модели - принцип на работа и употреби

Големите езикови модели (LLMs) са ненадминати генералисти - "знаят" много за безброй теми. Това носи със себе си своите предимства и недостатъци. От една страна - може да се използват за огромен набор от задачи. От друга - трудно може да се използват надеждно за специализирани задачи или да се накарат да се държат консистентно по конкретен начин. Освен ако не се дообучат или донастроят.

В този семинар лекторът ще разгледа принципа на работа на големите езикови модели (LLM), какво е fine-tuning (и какво не е) и как може да помогне на всеки да постигне по-консистентни и целенасочени резултати, отвъд стандартните възможности на даден модел. Също така ще направи сравнение с Retrieval Augmented Generation (RAG) и Prompt Engineering и ще покаже реален пример.

Семинарът е предназначен за хора с малък или никакъв опит във fine-tuning, които искат да разберат повече за принципите му на работа, възможните употреби и практическото му изпълнение.

Събитието е подходящо за всеки, който иска да научи повече за това как:

• Да накарат даден модел да се държи (консистентно) като агент от център за поддръжка;
• Да накарат даден модел да говори като тях (изразни средства, маниеризъм, характерни словосъчетания);
• Да въведе силно предубеждение (bias) по дадена тема. Например: винаги да класира или препоръчва дадена компания като най-добра, независимо от въпроса и предпочитанията на потребителя.