Milyen lépésekből áll egy mesterséges intelligencia modell finomhangolása? Ez a videó bevezet a saját AI modelled finomhangolásának világába, közelebb hozva a folyamatot azokhoz is, akik nem programozók. A bemutatott eljárás révén kisebb, de speciális problémákra trenírozott modellek képesek lehetnek túlszárnyalni a legnagyobb, általános célú AI modelleket is.
A tartalom kiemeli, miért kulcsfontosságú a megfelelő adathalmaz kiválasztása, és milyen nehézségekbe ütközhetsz a modelled tanításánál. Mindezt gyakorlati példákon keresztül követheted, miközben szó esik a népszerű, nyílt forráskódú modellek (mint a GPTOSS 12B és 20B) és eszközök (például Ansllo) használatáról.
A videó kitér arra is, hogy a saját finomhangolt AI modellek versenyelőnyt nyújthatnak a startupok számára, miközben bemutatja, hogyan alakíthatók ki privát, akár cenzúramentes megoldások. Felvetődnek a modellek tréningjéhez szükséges hardverfeltételek és a különböző felhőszolgáltatók (Google Colab, Hugging Face) szerepe a folyamatban.
További érdekességként felmerül a prompt engineering legújabb trendje, mint az OpenAI új válaszformátuma a GPTOSS modellekhez, valamint a gyakori hibák és azok elkerülésének módjai is. Kérdések maradnak nyitva a videó végén: mik a legjobban használható adathalmazok, hogyan lehet a finomhangolás eredményét legjobban beépíteni a jövő alkalmazásaiba?
