Dataiku 中的微调:可访问性和效率

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ayesha112
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Joined: Tue Jan 07, 2025 4:25 am

Dataiku 中的微调:可访问性和效率

Post by ayesha112 »

微调到底是什么?微调是机器学习和人工智能中的一种技术,用于调整预先训练的模型,使其在特定任务和/或领域表现更好。需要一致且高度专业化输出的用例非常适合微调的 LLM。以下是针对给定用例微调 LLM 的一些好处:

根据贵组织的独特需求和目标量身定制:首先,LLM 微调允许企业定制 LLM,以符合其特定流程和目标。无论是需要精确处理法律词汇的律师事务所,还是需要准确解释医学文本的医疗保健提供商,微调都可以调整模型,使其在专业任务中表现出色。

通过提高准确性和一致性来增强整体用户体验:针对特定数据集对 LLM 进行微调不仅可以定制输出,还可以确保更准确和一致的响应。这在客户支持等领域非常重要,在这些领域,始终如 柬埔寨 WhatsApp 数据 一地提供清晰准确的信息可以建立信任并提高用户满意度。

更好地控制 LLM,降低风险:微调使组织能够更好地控制其 LLM,从而降低出现幻觉和不一致的风险。通过针对特定任务定制模型的行为,企业可以降低与通用、开箱即用模型相关的风险,确保更安全、更可靠的定制输出。

在 Dataiku 中,非技术用户和经验丰富的数据科学家现在都可以利用 LLM 微调。它既有可视化方法,也有基于代码的方法,确保整个组织都能享受微调 LLM 的好处。这两种方法都允许将微调后的模型保存到LLM Mesh,并具有与其他连接的 LLM 相同的控制和治理。
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