Todo el mundo debería saber que ahora hacer pasteles DIY está bastante de moda. Ya sea para un aniversario o un cumpleaños, a muchas personas les gusta hacer uno por sí mismas. Por ejemplo, para un pastel de cumpleaños, se elige una base de pastel y luego se añaden frutas, se unta crema y se decora según el gusto personal, para finalmente obtener un pastel único y especial que tiene mucho significado.
En realidad, en el campo de la IA, la personalización de los modelos de lenguaje grande es bastante similar a esto, y ModelFactory es la herramienta que puede ayudarnos a completar este tipo de personalización.
Es una plataforma de ajuste fino de grandes modelos de lenguaje en el ecosistema de @OpenledgerHQ. Lo que creo que es más conveniente es que se puede operar completamente a través de una interfaz gráfica, a diferencia de algunos marcos de ajuste fino que requieren escribir código e integrar API, lo cual es muy amigable para aquellos de nosotros que no entendemos mucho de tecnología.
En términos simples, se trata de utilizar aquellos conjuntos de datos autorizados por OpenLedger para transformar el modelo de lenguaje fundamental.
ModelFactory es la plataforma que nos permite combinar estos materiales de manera fluida, y durante todo el proceso, la seguridad y la propiedad de estos materiales están garantizadas, así que no hay que preocuparse por problemas.
Hablemos de su arquitectura del sistema, el módulo de gestión de usuarios es responsable de la autenticación y los permisos del conjunto de datos, al igual que en una pastelería de DIY, solo las personas que han hecho una cita pueden ir a la tienda a usar los materiales y herramientas.
El módulo de control de acceso al conjunto de datos gestiona el acceso seguro a los datos, como un almacén que guarda materias primas de alta calidad, donde solo las personas autorizadas pueden acceder. El motor de ajuste fino es como un panadero experimentado que nos guía en la operación, encargado de fusionar varios materiales en el modelo.
El módulo de interfaz de chat es el lugar donde nos comunicamos con el modelo, el módulo de atribución RAG puede señalar la fuente del contenido generado por el modelo, y el módulo de evaluación y despliegue es responsable de probar si el modelo es útil y si se puede entregar para su uso.
En general, ModelFactory combina el control de acceso a conjuntos de datos y el ajuste fino de modelos de manera muy fluida, siendo seguro y fácil de operar, lo cual es realmente útil. #OpenLedger # KaitoAI #COOKIE
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Todo el mundo debería saber que ahora hacer pasteles DIY está bastante de moda. Ya sea para un aniversario o un cumpleaños, a muchas personas les gusta hacer uno por sí mismas. Por ejemplo, para un pastel de cumpleaños, se elige una base de pastel y luego se añaden frutas, se unta crema y se decora según el gusto personal, para finalmente obtener un pastel único y especial que tiene mucho significado.
En realidad, en el campo de la IA, la personalización de los modelos de lenguaje grande es bastante similar a esto, y ModelFactory es la herramienta que puede ayudarnos a completar este tipo de personalización.
Es una plataforma de ajuste fino de grandes modelos de lenguaje en el ecosistema de @OpenledgerHQ. Lo que creo que es más conveniente es que se puede operar completamente a través de una interfaz gráfica, a diferencia de algunos marcos de ajuste fino que requieren escribir código e integrar API, lo cual es muy amigable para aquellos de nosotros que no entendemos mucho de tecnología.
En términos simples, se trata de utilizar aquellos conjuntos de datos autorizados por OpenLedger para transformar el modelo de lenguaje fundamental.
ModelFactory es la plataforma que nos permite combinar estos materiales de manera fluida, y durante todo el proceso, la seguridad y la propiedad de estos materiales están garantizadas, así que no hay que preocuparse por problemas.
Hablemos de su arquitectura del sistema, el módulo de gestión de usuarios es responsable de la autenticación y los permisos del conjunto de datos, al igual que en una pastelería de DIY, solo las personas que han hecho una cita pueden ir a la tienda a usar los materiales y herramientas.
El módulo de control de acceso al conjunto de datos gestiona el acceso seguro a los datos, como un almacén que guarda materias primas de alta calidad, donde solo las personas autorizadas pueden acceder. El motor de ajuste fino es como un panadero experimentado que nos guía en la operación, encargado de fusionar varios materiales en el modelo.
El módulo de interfaz de chat es el lugar donde nos comunicamos con el modelo, el módulo de atribución RAG puede señalar la fuente del contenido generado por el modelo, y el módulo de evaluación y despliegue es responsable de probar si el modelo es útil y si se puede entregar para su uso.
En general, ModelFactory combina el control de acceso a conjuntos de datos y el ajuste fino de modelos de manera muy fluida, siendo seguro y fácil de operar, lo cual es realmente útil.
#OpenLedger # KaitoAI #COOKIE