Definir el comportamiento esperado.
Podemos comenzar definiendo instrucciones, ejemplos y formato de salida. Esto proporciona una base útil para medir lo que aporta una mayor adaptación.
Entrenamiento de modelos de IASus ejemplos.
Sus ejemplos.
Un modelo que se adapta mejor a la tarea.
El estudio ayuda a preparar datos, adaptar un modelo y evaluar su comportamiento en una tarea específica. Cada paso debe informar una decisión concreta.
Nuestra propuesta de apoyoAprender una tarea.
Aprender una tarea.
Comprobar los cambios.
Clasificar las solicitudes entrantes, reconocer una categoría de imagen o producir una respuesta en un formato empresarial: la formación comienza describiendo el resultado esperado y los errores importantes.
Podemos evaluar la adaptación de un modelo existente, una red dedicada a una tarea enfocada y la integración en sus herramientas. Con sede en Pont-Audemer, el estudio apoya a organizaciones en todo Francia y tiene ambiciones europeas para sus proyectos de IA.
Un bucle medible.Preparar · Entrenar · Evaluar
- Punto de partida
- Una tarea definida
- Materia prima
- Ejemplos comprobables
- Decisión
- Criterios compartidos
El alcance, los entregables y el entorno objetivo se especifican durante la determinación del alcance del proyecto.
Redes neuronalesCapas de computación.
Capas de computación.
Formación con un marco definido.
Una red transforma datos a través de capas de computación. La formación ajusta sus parámetros mediante ejemplos y un objetivo. Luego, la evaluación observa el comportamiento de los datos mantenidos aparte del entrenamiento.
- 01EntradasDatos para analizar
- 02Capas computacionalesLa transformación aprendida
- 03SalidasLa respuesta a evaluar.
Para comprender las capas y los parámetros: la guía de redes neuronales PyTorch.
Elija un enfoque
El enfoque adecuado para sus necesidades.
El alcance compara varios enfoques utilizando los mismos ejemplos. La complejidad del sistema debe seguir siendo proporcional a la tarea y su operación.
Encuentre la información correcta.
Un asistente puede recuperar pasajes relevantes de sus documentos y entregárselos al modelo junto con la solicitud. Este enfoque aborda fuentes, actualizaciones y trazabilidad de respuestas.
Explorar el asistente de documentosAdaptarse mediante ejemplos.
El ajuste continúa el aprendizaje de un modelo previamente entrenado para una tarea. Métodos como LoRA entrenan matrices de adaptación manteniendo congelados los pesos originales. Su relevancia se compara con los casos de uso seleccionados.
El principio se describe en el Documentación Hugging Face PEFT.
Evaluar una tarea enfocada.
Para clasificación, análisis de imágenes o predicción sobre datos estructurados, podemos evaluar una red dedicada. Los ejemplos disponibles, el método de referencia y las restricciones de tiempo de ejecución guían la experimentación.
Del conjunto de datos a la evaluación empresarial.
- 01 · Definir
La tarea y la línea de base.
Definimos entradas, respuestas esperadas, criterios de éxito y errores aceptables. El comportamiento actual proporciona una comparación para decidir si la experimentación añade valor.
- 02 · Preparar
Ejemplos y conjuntos de evaluación.
El trabajo cubre derechos de uso, limpieza, anotación y separación de datos. Los casos de prueba retenidos deben evaluar la capacidad del modelo para manejar nuevos ejemplos.
- 03 · Experimentar
Adaptación reproducible
Preparamos pruebas, realizamos un seguimiento de las configuraciones y conservamos versiones útiles. Los errores observados guían las iteraciones, con atención a casos raros y solicitudes fuera del alcance previsto.
- 04 · Integrar
Un sistema listo para funcionar
La versión seleccionada se prueba en su entorno de destino. Dependiendo del proyecto, preparamos la API, reglas de aprobación humana, registros técnicos, documentación y condiciones de actualización.
Entregables que su equipo puede asumir.
- Una definición de la tarea, alcance y criterios de aceptación.
- Un inventario de datos utilizados, transformaciones y reglas de anotación.
- Configuraciones de prueba y, según la solución elegida, pesos del modelo o adaptadores entregables.
- Un informe de evaluación que presente los resultados observados y las limitaciones de la prueba.
- Documentación de ejecución, integración y monitorización adaptada a su equipo.
Preparar su proyecto.
¿Se debe entrenar un modelo para utilizar nuestros documentos?
El punto de partida puede ser un asistente de documentos que recupere pasajes de sus fuentes y los proporcione al modelo. La formación se convierte en una opción cuando es necesario aprender un comportamiento, una clasificación o un formato a partir de ejemplos. Los dos enfoques también pueden complementarse.
¿Cuántos datos se necesitan?
Eso depende de la tarea, su variedad y el modelo de partida. El alcance examina primero una muestra: la coherencia de las respuestas esperadas, los casos difíciles, los duplicados y la capacidad de reservar ejemplos para realizar pruebas. A partir de esa valoración se determina el volumen útil.
¿Se puede utilizar entonces el modelo con Ollama?
Esta opción debe compararse con la arquitectura, el formato de peso y los adaptadores producidos. Documentos Ollama que importan modelos y adaptadores compatibles. Planificamos una prueba de exportación y tiempo de ejecución en el entorno de destino antes de seleccionar esta ruta de implementación.
Empecemos con la tarea.
Su necesidad, ejemplos y criterios de éxito dan un marco a la experimentación. El estudio ayuda a convertir esos elementos en el siguiente paso.
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