Definire il comportamento atteso.
Possiamo iniziare definendo istruzioni, esempi e formato di output. Ciò fornisce una base utile per misurare ciò che aggiunge un ulteriore adattamento.
Addestramento IAI tuoi esempi.
I tuoi esempi.
Un modello più adatto al compito.
Lo studio aiuta a preparare i dati, adattare un modello e valutare il suo comportamento su un compito specifico. Ogni passo dovrebbe informare una decisione concreta.
Il nostro supporto propostoImpara un compito.
Impara un compito.
Verifica cosa cambia.
Classificare le richieste in arrivo, riconoscere una categoria di immagine o produrre una risposta in formato business: la formazione inizia descrivendo il risultato atteso e gli errori che contano.
Possiamo valutare l'adattamento di un modello esistente, una rete dedicata a un compito mirato e l'integrazione nei vostri strumenti. Con sede a Pont-Audemer, lo studio supporta le organizzazioni in Francia e nutre ambizioni europee per i suoi progetti di intelligenza artificiale.
Un ciclo misurabile.Preparare · Formare · Valutare
- Punto di partenza
- Un compito definito
- Materia prima
- Esempi verificabili
- Decisione
- Criteri condivisi
L'ambito, i risultati finali e l'ambiente di destinazione vengono specificati durante la definizione dell'ambito del progetto.
Reti neuraliStrati di calcolo.
Strati di calcolo.
Formazione con un quadro definito.
Una rete trasforma i dati attraverso livelli di calcolo. La formazione adatta i suoi parametri utilizzando esempi e un obiettivo. La valutazione osserva quindi il comportamento sui dati tenuti separati dalla formazione.
- 01IngressiDati da analizzare
- 02Strati computazionaliLa trasformazione appresa
- 03UsciteLa risposta da valutare
Per comprendere livelli e parametri: la guida alle reti neurali PyTorch.
Scegli un approccio
L'approccio giusto per le tue esigenze.
Lo scoping mette a confronto diversi approcci utilizzando gli stessi esempi. La complessità del sistema dovrebbe rimanere proporzionata al compito e al suo funzionamento.
Trova le informazioni giuste.
Un assistente può recuperare i passaggi rilevanti dai tuoi documenti e fornirli al modello con la richiesta. Questo approccio riguarda le fonti, gli aggiornamenti e la tracciabilità delle risposte.
Esplora l'assistente documentiAdattarsi attraverso esempi.
L'ottimizzazione continua l'apprendimento di un modello preaddestrato per un'attività. Metodi come LoRA addestrano le matrici di adattamento mantenendo congelati i pesi originali. La loro pertinenza viene verificata rispetto ai casi d'uso selezionati.
Il principio è descritto nell'art Hugging Face Documentazione PEFT.
Valutare un compito mirato.
Per la classificazione, l'analisi delle immagini o la previsione su dati strutturati, possiamo valutare una rete dedicata. Gli esempi disponibili, il metodo di base e i vincoli di runtime guidano la sperimentazione.
Dal dataset alla valutazione aziendale.
- 01 · Definire
Il compito e la linea di base
Definiamo input, risposte attese, criteri di successo ed errori accettabili. Il comportamento attuale fornisce un confronto per decidere se la sperimentazione aggiunge valore.
- 02 · Prepararsi
Esempi e set di valutazione
Il lavoro copre i diritti di utilizzo, la pulizia, l'annotazione e la separazione dei dati. I casi di test esistenti dovrebbero valutare la capacità del modello di gestire nuovi esempi.
- 03 · Esperimento
Adattamento riproducibile
Prepariamo test, tracciamo le configurazioni e conserviamo versioni utili. Gli errori osservati guidano le iterazioni, con attenzione a casi rari e richieste al di fuori dell'ambito previsto.
- 04 · Integrare
Un sistema pronto per l'uso
La versione selezionata viene testata nel suo ambiente di destinazione. A seconda del progetto prepariamo API, regole di approvazione umana, log tecnici, documentazione e condizioni di aggiornamento.
Risultati finali che il tuo team può assumere.
- Una definizione del compito, della portata e dei criteri di accettazione.
- Un inventario dei dati utilizzati, delle trasformazioni e delle regole di annotazione.
- Configurazioni di prova e, a seconda della soluzione scelta, pesi o adattatori consegnabili.
- Un rapporto di valutazione che presenta i risultati osservati e le limitazioni del test.
- Documentazione di runtime, integrazione e monitoraggio adatta al tuo team.
Prepara il tuo progetto.
Un modello deve essere formato per utilizzare i nostri documenti?
Il punto di partenza può essere un assistente documento che recupera passaggi dalle tue fonti e li fornisce al modello. La formazione diventa un'opzione quando è necessario apprendere il comportamento, la classificazione o un formato da esempi. I due approcci possono anche completarsi a vicenda.
Quanti dati sono necessari?
Dipende dal compito, dalla sua varietà e dal modello di partenza. Lo scoping esamina innanzitutto un campione: coerenza delle risposte attese, casi difficili, duplicati e capacità di riservare esempi per il test. Il volume utile è determinato da tale valutazione.
Il modello può quindi essere utilizzato con Ollama?
Questa opzione deve essere verificata rispetto all'architettura, al formato di peso e agli adattatori prodotti. Ollama documenta l'importazione di modelli e adattatori compatibili. Pianifichiamo un test di esportazione e di runtime nell'ambiente di destinazione prima di selezionare questo percorso di distribuzione.
Cominciamo con il compito.
Le tue esigenze, esempi e criteri di successo forniscono un quadro di riferimento per la sperimentazione. Lo studio aiuta a trasformare questi elementi in un passo successivo.
Parla con lo studio
Integrazione IA · Architettura dei dati · L’esperienza dell’IA dello studio