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QUESTION & ANSWER

Come dovrebbero scegliere i modelli grandi fine-tune e la base RAG knowledge?

Il modello è solitamente prioritario quando è necessario ottenere fatti aggiornati, informazioni aziendali e un riferimento. È necessario cambiare i formati di output, i termini professionali, le classificazioni o il comportamento specifico della missione in modo stabile, e valutare la fine-tuning del modello quando c'è un campione di qualità sufficientemente alta. I due non sono in conflitto, e progetti complessi possono utilizzare RAG s, regole e piccoli ottimizzazione allo stesso tempo.

Rispondi alla domanda.

In primo luogo, dare conclusioni che possono essere utilizzate per il processo decisionale

La RAG è una fonte di conoscenza autorizzata, adatta ad aggiornamenti regolari di sistemi, prodotti, progetti e fatti, e permette di effettuare il filtraggio basato su autorizzazione e di riferimento. Le modifiche di fine-tuning del comportamento del modello attraverso i campioni sono più appropriate per i formati di output fissi, l'espressione di dominio, la classificazione o la selezione degli strumenti, ma non ricordano in modo affidabile il fatto di un cambiamento continuo, né risolve automaticamente privilegi e riferimenti.

DECISION FACTORS

Quali condizioni devono essere identificate prima che il giudizio sia fatto?

La stessa domanda può avere risposte diverse in diverse fasi di business, dati e progetti, e si suggerisce che le seguenti condizioni siano controllate e che i risultati comuni sul web siano incorporati nei propri progetti.

Il problema è che manca l'ultima conoscenza o il comportamento della missione è instabile.Se la fonte deve essere visualizzata e le autorizzazioni del documento ereditateDisponibilità di campioni di formazione legali, sufficienti e di alta qualitàAggiornamento del modello, distribuzione, valutazione e costi di manutenzione a lungo termine
ACTION STEPS

Ordine consigliato di anticipo

01

Prima di tutto, saremo chiari sul bersaglio e sul confine.

Stabilire le impostazioni di attività e misurare la qualità del modello sottostante.

02

Validazione della dipendenza chiave

Controlla quanti problemi possono risolvere i consigli, le regole e i RG.

03

Sviluppo dei risultati valutabili

Un piccolo confronto di lacune comportamentali stabili restanti.

04

Assicurati di decidere il prossimo passo con i risultati reali.

Uso di set di test indipendenti per verificare i guadagni, le generalizzazioni e gli effetti collaterali.

PRACTICAL EXAMPLE

Come lo capisci nel vero affare?

Esempio usato per illustrare il metodo di giudizio

Il servizio client deve rispondere alla politica dei prodotti frequentemente aggiornata, e la RAG dovrebbe essere utilizzata per leggere le informazioni aggiornate e visualizzare i riferimenti; se il modello non è sempre in grado di estrarre il tipo di ordine di lavoro secondo il campo JSON fisso dell'azienda, le regolazioni di fine possono essere valutate quando ci sono molti campioni corretti.

COMMON RISKS

Il pozzo più semplice da fare.

Cercheremo di ottimizzare i fatti aziendali che cambiano più spesso.

Set di formazione e combinazioni di test, che fanno sembrare gli effetti deboli

La messa a punto dei beni dopo l'aggiornamento del modello di base deve essere rivalutata

ACCEPTANCE

Come dovremmo finire per ricevere e confermare?

Confrontare i programmi di base, RAG e di fine-tuning con lo stesso compito indipendente impostato per registrare gli indicatori di destinazione, errori gravi, citazioni, ritardi e costi.

In primo luogo, gli elementi sconosciuti sono chiaramente marcati, e poi la decisione è fatta per usare la diagnostica, PoC, progetti a banda fissa o la ricerca e lo sviluppo in corso, che è solitamente più affidabile di una domanda diretta per un prezzo e una durata senza frontiere.

Le condizioni del progetto sono diverse dagli esempi sopra indicati?

Gli obiettivi operativi, i sistemi esistenti, il tempo di campionamento e di programmazione potrebbero essere raccolti prima che i consulenti possano fare giudizi preliminari in relazione ai confini effettivi.

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