ನೀವು ನಿಮ್ಮ AI ಔದ್ಯೋಗಿಕ ಮಾದರಿಯಂತೆ ಮಾತಾಡದಂತೆ ಹಿಸ್ಸುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಾ?
ಇದು ಅನಿಸುತ್ತಿದೆ: ನೀವು ನಿಮ್ಮ AI ಗೆ ಗ್ರಾಹಕ ಇಮೇಲ್ ಒಂದು ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತು ಅದು ಸಾಗಣೆ ಹವಾಮಾನ ಕುರುಹನ್ನು ಓದುತ್ತಿರುವಂತೆ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಿಸುತ್ತದೆ. ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿದೆ; ಆದ್ರೆ ಅರ್ಥ ಕೇಳುವಂತೆ ಇಲ್ಲ. ನೀವು ನಿಮ್ಮ AI – ನಿಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಯ್ಯ, ನಿಮ್ಮ ಜಾರ್ಗಾನ್, ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು – ಕಟ್ಟಡದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸದೇ ಹೊಂದಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಾ.
ಅದರಲ್ಲಿದೆ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್. “Tinker API” ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಕೇಳಿದ ಬಂಧನಗಳು ಎಂದಾದರೂ ಕೇಳಿದಾಗ, ನೀವು ಸঠিক ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿದ್ದೀರಾ. Tinker API ಸಹಾಯದಿಂದ ನಿಮ್ಮದೇ ಆದ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದರ ಕುರಿತು ಗೈಡ್—ಈಗ ನೀವು “ರೇಖೆ ಬರೆಯಿರಿ” ಎಂದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡದಂತೆ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂಧಿಸುವಂತಹ ನಾನು ಯಾವಾಗಲೂ ನೀಡುತ್ತೇನೆ, HAL 9000 ಕಿಕ್ಕಿರಿದಾಗ ಅಲ್ಲ.
ನಾವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹಾರುತ್ತೇವೆ: ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಂದರೆ ಏನು, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ತಯಾರಿಸಬೇಕು, Tinker API ಮೂಲಕ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಬೆಂದಿರುವುದಾಗಿ ಮಾಡುವುದು. ನಾನು ತಿಳಿಸುತ್ತೇನೆ, ಅಲ್ಲಿ ಗ್ರೀಮುಲ್ಸ್ ಏಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವುದನ್ನು—ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದ್ದು, ಆದರೆ ಇದು ಒಂದು ಜೀವಂತ ಕನಸು ಅಲ್ಲ.
ಕೀವರ್ಡ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ heads-up: ನಾವು “Tinker API ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು” ಎಂಬುದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೇಳುತ್ತೇವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಕೇಳಿದ ಪ್ರಶ್ನೆ. ನಾವು “ನಿಮ್ಮದೇ ಆದ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದರ ಕುರಿತು”, “Tinker API ಟ್ಯೂಟೋರಿಯಲ್”, “ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ತಯಾರಣೆ”, ಮತ್ತು “ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು” ಎಂದು ಒಂದೆರಡು ಉದ್ದನೆ ಪದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೀವು ಬಿಸಿದರೆ,—ನೋಡು, ನಾನು ಇದನ್ನು ಮಾನವೀಯವಾಗಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ.
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಂದರೆ ಏನು—ಮಾತ್ರ ಏನು ಅಲ್ಲ
ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ AI ಮಾದರಿಯು ಸ್ವಿಸ್ ಸೇಂದಿಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನು, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೇಳುವುದು, “ಕಿವಿ ಕೊಟ್ಟು, ಚಾಕುವನ್ನು, ನಾವು ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಲು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.” ನೀವು ಚಾಕುವನ್ನು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿಲ್ಲ. ನೀವು ಇದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಮೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಡ್ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಂದರೆ ನೀವು ಒಂದು ಬೇಸಿಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಪಠ್ಯದ ಸಮುದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ) ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತೀರಿ—ನಿಮ್ಮ ಬರೆಯುವ ಶ್ರೇಣಿಯ್ಯ, ನಿಮ್ಮ ಡೊಮೇನ್-ನಿಶ್ಚಿತ Q&A, ನಿಮ್ಮ ಬೆಂಬಲ ಕ್ರಿಯೆಗಳು—ಹಾಗಾಗಿ ಇದು ನೀವು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾದರಿಯು ಶ್ರೇಣಿಗೋಸ್ಕಾರ ನಿಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಟೋಕಡಾತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ನಗುವಂತೆ ನೀಡುತ್ತಿದೆ.
ಆದರೆ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಂಜೂರಾತಿ ಜಾದು ಅಲ್ಲ. ಇದು ಎಂದಿಗೂ ನೋಡದೇ ಇರುವ ವಾಸ್ತವಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದಿಲ್ಲ; ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಆ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆಯೆಂದು ಮಾತ್ರ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಸ್ವಂತ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು “ಜ್ಞಾಪಕಕ್ಕೆ” ಮಾತ್ರ ಕಲಿಯುವುದಿಲ್ಲ, ನೀವು ಪ್ರತಿನಿಧಿತ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಮಾತ್ರ. ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸ್ಖಾಲಿತ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಚಿತ್ರ ನಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅಥವಾ ಕೋಪವಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಆ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ತನಗೇ ತಲುಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಕுறைತ ಯೋಜನೆ
Tinker API ಹಿಸ್ಸುಕಿದ ಗ್ರಾಹಕರ ಪಾಲಿಗೆ ವೈಶಾಲ್ಯತೆ ಬಳಸಿದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಹಾರವು ಇಲ್ಲಿ.
- Tinker API ಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬೇಸಿಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
- ಸ್ವಚ್ಛವಾದ, ಸಮತೋಲನದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಆನಂದದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಲಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು Tinker ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
- ತೀವ್ರ ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮಿಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿ.
- ತರಬೇತಿ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ತಿಳಿವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು.
- ನಿಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ತರುತ್ತಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞರಣವನ್ನು ಕರೆದಿಡಿ.
- ಹುಟ್ಟಿದಾಗ ಅಂತರಾಯಗಳನ್ನು ಕಾಣುತ್ತಿದ್ದಾಗ ಪುನಾವೃತ್ತಿಸಿರಿ.
ನಾವು ಹೆಜ್ಜೆ-ಹೆಜ್ಜೆಗೇ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ, ನೀವು ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದಿಗೆ, ಮತ್ತು ನನ್ನ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಘೋಷಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡದಂತೆ ತಯಾರಿ ಮಾಡಿರಿ.
ಹೆಜ್ಜೆ 1: ನಿಮ್ಮ ಬೇಸಿಕ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ, ನೀವು ಸ್ವಿಗಂಧಕ್ಕಾಗಿ ಬಾಡಿಗೆ ಕಾರು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾಗೆ
ನೀವು ಮನ್ಹಟನ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಲ್-ಪಾರ್ಕ್ ಮಾಡಲು 15-ಅರ್ಧದ ವ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಬಾಡಿಗೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಹೀಗಾಗಿ, ವೇಗವಾಗಿ, ಕಡಿಮೆ ಉತ್ತರಣಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಇದ್ದಾಗ, ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡದಿರಿ. Tinker API ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳ ಕುಟುಂಬಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ—ಹೆಳ್ಳಿನ ಚಿಂದು, ಮಧ್ಯದ ಅನುಮಾನ, ಮತ್ತು “ಅಯ್ಯೋ, ಇಷ್ಟು ಜ್ಞಾನ 있다.”
- ವೇಗ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಉಳಿತಾಯ ಬೇಕಕ್ಷಣ: ಕಡಿಮೆ ಬೇಸಿಕ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
- ನೀವು ನಿಖರವಾಗಿ, ವಿಚಾರಗಳಿರುವ ಅಥವಾ ಉದ್ದ-ಆಕೃತಿಯ ವರ್ಣನೆಯನ್ನು ಬೇಕಾದರೆ: ದೊಡ್ಡ ಬೇಸಿಕ್ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಡೊಮೇನ್ ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಜಾರ್ಗಾನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದರೆ (ಚಿಕಿತ್ಸಾ, ಕಾನೂನಾತ್ಮಕ, ಬೆಂಬಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು): ಮಧ್ಯದಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ನ್ಯಾಯೊಯ್ಯುತ್ತಾರೆ.
ಪ್ರೊ ಟಿಪ್: ಪ್ರೋಟೋype ಮಾಡಲು ಚಿಕ್ಕದನ್ನು ಆರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಏಳೆಯುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದೇ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಬೇಸಿಕ್ಗೆ ಕ移ಣಿಸಲು ಹೋಗಿ.
ಹೆಜ್ಜೆ 2: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕುಸುಮೆ ಕಾರ್ಡ್ನಂತೆ ತಯಾರಿಸಿ, ನಿಮ್ಮ ಜಂಕ್ ಡ್ರಾಯರ್ ಅಲ್ಲ
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರಧಾನಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮದಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿ ಅನುಕೃತಿಯಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ; ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮೂಡಿದರೆ, ಮಾದರಿ ಮೂಡುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳು ಸುಕ್ಷಮ, ಸಾಥಿ, ಮತ್ತು ಅಪರೂಪದಲ್ಲಿ ಇದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ತಮ್ಮ ವಿವರಣೆಯ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.
లక్ష్య JSONL (JSON ಸಾಲು) ರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಕ್ಕೆ ಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲ. ಚಾಟ್ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ, ವ್ಯವಸ್ಥೆ/ಬಳಕೆದಾರ/ಸಹಾಯಕನಂತೆ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ.
ಉದಾಹರಣೆ (ನಿರ್ದೇಶ ಶ್ರೇಣಿಯಂತೆ):
{"instruction": "ಈ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು 2 ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಾರಿಸಿ, ಸ್ನೇಹಿತ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಲಿ.", "input": "ಗ್ರಾಹಕ 'ಆದ್ದರಿಂದ ಆರ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾನೆ' ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ 404 ದೋಷವನ್ನು ವರದಿಸುತ್ತಾನೆ.", "output": "ಈ ಹಿಂದೆ ಹಾರಿಯಲು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ! ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ 'ಆರ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ' ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ 404 ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಆರ್ಡರ್-ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಪೇಜ್ನಲ್ಲಿ ಭಾರತದೊಳಗಿನ ಕೊಂಡಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ತಪ್ಪು ಇರುವಂತೆ ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತಿರುವಸರು."}
ಉದಾಹರಣೆ (ಚಾಟ್ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು):
{"messages": [
{"role": "system", "content": "ನೀವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ, ಸ್ನೇಹಿತ ಬೆಂಬಲ ಏಜನ್ಟ್. ಸರಳ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಬಳಸಿರಿ."},
{"role": "user", "content": "ನನ್ನ ಚಂದಾದಾರಕವು ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಕಾರ್ಡ್ ಮರು ನವೀಕರಣಗೊಂಡಿಲ್ಲ. ಸಹಾಯವಿಲ್ಲವೇ?"},
{"role": "assistant", "content": "ಬಾಧೆಗಾಗಿ ಕ್ಷಮಿಸಿ! ನಾನು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇನೆ—ನವೀಕರಣವು ಮುಕನ ವರೆಗೆ ಬೀಳಿತು. ದಯವಿಟ್ಟು ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ವ್ಯವಹಾರ ಪುಟದಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಿ; ನಾನು ಉಳಿಸಿರುವಾಗ ಖಾತೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇನೆ."}
]}
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ತಯಾರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಸೂಚನೆಗಳು:
- ತಾಳಮೇಳ ಬೇಸಾಯಕ್ಕಾರ_chunks . ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಥಿರ ಶ್ರೇಣಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಳಸಿರಿ, ನಿಕಟ ಸಂದರ್ಶನ, ಮತ್ತು ರೂಪಾನ್ನು ಬಳಸಿರಿ.
- ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯಗಳ ಶುಲ್ಕವನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಡಿ. 90% ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಪತ್ರದ ಸಾಧ್ಯತೆಯಾದೆಯನ್ನು ಹಣ್ಣಿಗೆ ತಳೆಯುತ್ತವೆ.
- ಹಕ್ಕಗಳನ್ನು ತಾಜೆಗಳಿಗೆ ನೇಾಯಿಸಲು ತಳ್ಳಿರಿ. Tinker API ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸಮಾಜ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯದ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡರೆ.
- ಅತಿಯಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಇರಲಿ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿರಿ. ನಿಮಗೆ ಸಂವೇದನಶೀಲ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರೆ, ಅನುನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಅಥವಾ ಸಂಶ್ಲಿಷ್ಟೀಕರಿಸಿ.
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ 10–20% ಪ್ರಯೋಗ ವಿಭಾಗ ಹೊರಗೆ ಸಂಬಂಧುವಾಗ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ತರಬೇತಿ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಅಂಕಿಕೆ ಹಾಕಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಜೆನಿಯಸ್ ಎಂದು ಆತ್ಮಸಮಾಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ. ನಾನು ಹೇಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತೇನೆ ಎಂದು ಕೇಳಿ.
ಹೆಜ್ಜೆ 3: ಮಾತ್ರ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತಿರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು Tinker API ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
ಊಟ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಯ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಗಶಾಲಾ ತಾಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. Tinker API ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ:
- ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಂಪತ್ತು ಸೃಷ್ಟಿಸಿ (ಊದಾ, POST /datasets)
- ನಿಮ್ಮ JSONL ಕಡತವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
- ಸ್ಕೀಮಾ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದನ್ನು ಧ್ವನಿತ (Tinker ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಕಟ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದನ್ನು ಪ್ರವಾಹಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ: ಒಬ್ಬ ತಂತ್ರವೆ, ದೋಷಗಳು, ವಾಸ್ತವ ಭಾರತೀಯತೆ)
ಉದಾಹರಣೆ (ಕರ್ಝ್-ಹಂತದಿಂದ):
curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_TINKER_KEY" -F "file=@my_finetune_data.jsonl" -F "purpose=finetune"
Tinker API CLI ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಜೀವನ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ:
ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
tinker datasets upload my_finetune_data.jsonl --purpose finetune
ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ
tinker datasets validate DATASET_ID
ವ್ಯವಸ್ಥೆ ತಪ್ಪು ನೀವು ಸ್ನೇಹಿತರು. ಅದು ನಿಮಗೆ ಆಘಾತ ಪ್ರ_wallet ಈ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೆಜ್ಜೆ 4: ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಸ್ವಾನ ಬಾಫ್ ಆಯ್ಕೆ
ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಯ ಬೇಸಿಕ್ ಮಾದರಿಗೆ ತಿರುವುೆಯುತ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಜನ್ತಾ—ತಾರುಕಾದ್ರ ಆಯ್ತು; Tinker API ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಪೆಟಾ-ಗೋವುಗಳು ಹಬ್ಬಿಸುತ್ತವೆ. ಆರ್ಥಿಕ ಸಹಾಯ: ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಹಾಕುತ್ತೀರಿ, ಇತರರು ಎಲ್ಲೆಡ್ ಮೀಟರ್ ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ, ಏಷ್ಟರಲ್ಲಿ ಯಾರಿಗೆ ಅರ್ಥವಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ ವಿನಂತಿ:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_TINKER_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{
"base_model": "tinker-large-1",
"dataset_id": "ds_abc123",
"epochs": 3,
"learning_rate": 1e-5,
"batch_size": 8,
"eval_dataset_id": "ds_eval789",
"suffix": "support-tone-v1"
}'
ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳು:
- ಎಪೋಕ್ಸ್: ಚಿಕ್ಕ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ 3–5 ವರ್ಷಗಳ ಕಾಲ. ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಯೆಂದು ಅಲ್ಲ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಮವಿಡಿದಿಲ್ಲ.
- ಕಲ್ಲು ಜಿಡ್ಡಿಂದ ಸುಲಭ ಜೀವನವನ್ನು ಹೊಂದಲ್ಲ. ವೆತ್ ಮಾತು 1e-5 ಅಥವಾ 2e-5 ಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಬ್ಯಾಂಡ್ ಗಾತ್ರ: ನಿಮ್ಮ ವೀತನವು ಕಡಿತ ಹೆಚ್ಚುಗೊಂಡಿಲ್ಲ; ಆದರೆ ಅದನ್ನು ನಡೆಸಿರಿ - ಸಾಧನೆ ಪಡೆಯುವುದು ಉತ್ತಮ ಮಾಹಿತಿ ಕ್ಲೋಪ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.
- ಹಕ್ಕನ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು Tinker API ಸಹಾಯವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ಸಮಸ್ಯೆ ಇಲ್ಲದೆ ನೆರವು ಕೊಡಿ. ಇದು machine ಸಹಾಯವನ್ನು ಕೊಡುವ ಮೂಲಕ ವಿವರವಾದ ಸಾಧ್ಯತೆ ನೀಡಿ.
ಹೆಜ್ಜೆ 5: ತರಬೇತನ್ನು ಡೊನಿಗೆ ಕರೆದೆಂದ ರಂತೆ ಹಕ್ಕಿ
Tinker ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ತರಬೇತಾಸಂಖ್ಯೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಕಂಪನಿಗಳು.
- ತರಬೇತಿ ಹೀಗೆ ಬಡಕ್ಕಾರಿಯ ಶ್ರೀಮಂತ ಆಯ್ಕೆ, ಎಂದಾದರೂ ಉನ್ನತ ಇಲ್ಲಲೇ? ನೀ ನಾನು ಹೆಚ್ಚು ಕೋರ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರುವುದಾ; ಈ ಸಮಯವನ್ನು ಕೇಳಿ.
- ಹಿಬ್ಬಾದ ವೇಳಿನಿಂದಲೂ? ನೀವು ಅಧಿಗಮಿಸುತ್ತೀರಿ.
- ಈ ಗೋವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ನೀವು ಮೂರು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕೂಡ ನೀವು ಅಭ್ಯಾಸ ಪಡೆದಿದ್ದೀರಿ!
ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಓರೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿಾದರೂ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾಡಿದರೆ Tinker ನಿಮ್ಮನು ಮುಟ್ಟಿಲ್ಲ. ಕೊಡಂಥಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಇದೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಕಲ್ಪನೆ.
ಹೆಜ್ಜೆ 6: ಇದನ್ನು ಹೆಸರಿಸಿ, ಇದು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದೆ, ಎಂದು ಕರೆಯಿರಿ
ನೀವು ಕೆಲಸವನ್ನು ಮುಗಿಸುತ್ತಾದಾಗ, Tinker API ನಿಮಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ft:tinker-large-1:support-tone-v1:abc123 ಎಂಬ ಮಾದರಿ ಐ.ಡಿಯನ್ನು ಕಂಪಿಸಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಇದನ್ನು ಮುಂದೆಯೂ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ.
ಉದಾಹರಣೆ ಜನನ ಕರೆ:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_TINKER_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{
"model": "ft:tinker-large-1:support-tone-v1:abc123",
"messages": [
{"role": "system", "content": "ನೀವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ, ಸ್ನೇಹಿತ ಬೆಂಬಲ ಏಜನ್ಟ್."},
{"role": "user", "content": "ನನ್ನ ಮರುಬಹುದೆಂದು ಅನುಮಾನ."
],
"temperature": 0.4
}'
ನೀವು ತುಂಬಾ ಕತೂಕಾಗಿದೆಯದ ಅದೆಿಸು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಅಸ್ಸಿಲ್ಲದೆ ಬೆಳೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಹೆಜ್ಜೆ 7: ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಪ್ರಘಕ್ಕೆ ದಾರಿತೋರಿಸುವವರಂತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾ ಎನ್ನುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಂತೆ
ನೀವು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸ್ಕೋರ್ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕಿಯಲ್ಲದ್ದಾರೂ ಬೇಕಾದ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲದ್ದಾರಲ್ಲ.
ಕೆಲವೆಲ್ಲ ಶ್ರೀಮಂತ ಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಮೂಲಿಯಾಗಬೇಕು(1–5),
- ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ((1–5)
- ಆಡಿಯೋನು/ಪಾಲನೆಯಾಗಿರುವ ನಿಯಮ (1–5)
- 50–100 ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಾದ ಪರಿಕಲ್ಮೆಗೆ ಪರಿಕ್ಷಿಸಿ. ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮನ್ನು ತಮ್ಮನ್ನು ಧ್ವನೀಬಲ್ಲ ಹದುವಾರಲ್ಲಿ ಒಳಚೊಯಿಸಿರಿ.
ಹೆಜ್ಜೆ 8: ಖರ್ಚು ಮತ್ತು ಕಾಮಗಾರಿಯು ನೀವು CFO ಗೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸರ್ವರ್ಗೆ ಏನು ಗೊತ್ತಾಗುತ್ತದೆ.
Tinker API ನೊಂದಿಗೆ ಯುಕ್ತಿಯಾಯ್ಕೆ ಎರಡು ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಹಣ ಸಾಲುವುದು: ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಿಸು. ತರಬೇತಿ ಒಂದು ಕಾಲದ ಓಟ; ಕ್ರಮಿಸಲು ಮೆರಥಾನ್.
- ಟೋಕನ್ ಉದ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ಹಬ್ಬಿಸುವ ಉದ್ದಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು = ಉಲಮಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ತಿರುವಾಗಿರುವ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು, ನೀವು ಒಂದೇ ಉದ್ಯೋಗದಾಧಿತಿ M ಜನರಿಗೆ ಸುಮ್ಮನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನೋಡಿ.
- ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನುೇಶ್.
- ಊರು ಇದೆಲ್ಲಾಯಿಂದ ಕೇಳರು? ಕಥೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ತೈಲವೀಯವನ್ನು ಆದರೆ ಹಣೆ.
ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಮಹಿಳೆಯು ಸೇರುವ ತನಕ ತಕ್ಷಣವೇ ಇರಲ್ಲ.
ಹೆಜ್ಜೆ 9: ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ—ಹಕ್ಕಿಯನ್ನ ಆಪ್ತಮನ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ
- ಮಾದರಿಯು ಆಪ್ಪು ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಕೊಡುವ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಪೂರ್ವವಾಗಿ ಒಂದೇ ಶ್ರೇಣീയಂತೆ ನಕಲು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.
- ತರಬೇತಿ ಕಿವಿಸಿದ ಅಪೂರ್ವ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಯೋಗಿಣಿಧಾ ಮತ್ತು ಬಿಡಿ.
- ಶ್ರೇಣಿಯು ಆಪ್ ಪೂರಕ ಅಥವಾ ಪೂರ್ವೀಯ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಬೀಳಬೇಕು.
- ಶ್ರೇಣುಕೋ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕ್ಲೈಮಿಜ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿದೆ ನೀಂಡನ್ ನಾಗರಿಂದ ಅರಹುವ ತಂದೆ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಕೂಡುಗಳದ್ದಾಂಕ ಪಟ್ಟೋಮನ್ನು ಪ್ರವೇಶ.
- ಅಂದು ಶ್ರೇಣಿಕಾರಾನ್ಕೆ ನಿಮಗೆ ಹಕ್ಕುನಿಶಿತ ಯೀಶೂವಾಗಿರಬೇಕು!
- ದಿಯೆ: ತೆರವು ಮಾಡಲಿಲ್ಲದಲ ವಿಚಾರನೆ.
- ಊರೀ ಹರಿಸಿದ ಹಕ್ಕಿಗು ಸೇರಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಈ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮುಂದೆ ಹರಿಯುತ್ತದೆ, ದಯವಿಟ್ಟು ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಶುದ್ಧತೆ ನಿರಧಾರಿಸಬಹುದು.
- ತರಬೇತಿ ಮುಸ್ಲಿಮ್ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
- ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವೈಧೀಕರಣ, ವಿಚಿತ್ರ ಪಾತ್ರಗಳು, ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಟೋಕನ್ ಉದ್ದಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಹೆಜ್ಜೆ 10: ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಅಥವಾ ಬಳಸಲು ಎಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಸಹಾಯವಾಗಲು
ನಾನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತೇನೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸ್ತೋಮ ವಾಗೆ ಮಾತ್ರವಾದ ಎಲ್ಲಕ್ಷರೆ.
- ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯವನ್ನು: ಮಾತ್ರ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸದ್ಗಟ್ಟಿ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿದೆ.
- ಪುಸ್ತಕ ಆತನ ನೀಡಿದ ಸಹಾಯ ಉತ್ತರದ ಶ್ರೇಣಿಯೇ? ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಲಿ.
- ಶ್ರೇಣಿಯದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬೆರೆಯಲ್ಲ.
ಆಗ, ವಿಜ್ಞತನದಲ್ಲಿ ಕಾಲಕ್ಕೆ සේದುವ ಶ್ರೇಣಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯಾದ ಹರಿ ಮೊದಲು ನೀವು ಫಲಾನುಭೋತನ ಕರೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಾರೆ.
Tinker API ನಿಮಗೆ ಬಳುಕು ನೀಡುವ ಸುರಕ್ಷತಾ ಶೋಟ್
Tinker API ನಿಮಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ನೀವು ಇದು ಭೇಟಿ ನೀಡನೆವು ಎಂದು ಸಭಾಂಗಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಟಿಯಿಂದ ಕೂಡುತ್ತಿರುತ್ತೀರಿ ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತೇವೆ.
Tinker APIಗೆ ಸೇವೆ ನೀಡೋಣ.
Tinker APIಗೆ ಸೇವೆ ನೀಡದದೇರೆ. Tinker API ನಿಷ್ಕರ್ಷಣ ವಿಕೀಂಗಡ.
- ಸದಿಯಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಾ ರ್ಭಾಗದ ಉತ್ತಮ ಒಳಚುಲ್ಲಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.
- ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿಲ್ಲದೇ ಅದನ್ನು ಸೋಧ್ಯಪವರಾಕಿದ್ದು.
Tinker API ಗೆ ನೆರವಾದ ನಿರ್ದೇಶಾನುಯುತ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ಸದ್ಗಟೀಗರೆಯ ಆರೋಗ್ಯ.
- ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಇತರ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿದ್ದರೆ.
- ನೀವು ಆಧಿಪತ್ರಗಳ ಹಕ್ಕಿನ ನಿರ್ವಹಣೆ ದೋಷವನ್ನು ತೆರೆಯಬೇಕು: ಅದನ್ನು ಬ್ಲಾಗ್ನಲ್ಲಿ ಕೇಳಿ.
- ನೀವು ಸ್ನೇಹಿತ ಶ್ರೇಣ್ವಾಸ್ಕರಿಸಲಿದ್ದು, ಬಗ್ಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಮಾಡಿದರೆ: ನಿರ್ದೇಶಕಕ್ಕೆ ಅರ್ಥವಾಗಲು լավ ಕಾರ್ಯಾಗಾರ.
- ಆದುದರಿಂದ ಅಪ್-ರುತ್ತವೆ,.vertices ಬಳಸಲು.
ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉಪಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಅವಸರಿಸು.
ಇವು Tinker APIಗೆ ಅಗತ್ಯ ಅಧಿಕಾರಗಳಲ್ಲಿದೆ.
ಈ ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾಲ್ಪನೆಯಾಗಿ ಇಂದಿಗೂ ಇದೇ.
ಊಂಗಳಾರೆಗಿರಿ
- Tinker API ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ AI ಮಾದರಿಯ ಉಲ್ಸಿಹ್ ಮಾರಾಮಿ; ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಸುಚಾರಿತ, ಹಕ್ಕಿಯನ್ನ ಧ್ವನೀತಾರೆ; ಎಲ್ಲಿ ಹಿಂದೆ ಹೋಗುವುದು; ಹಕ್ಕಿಗೆ ಅವರಿಗೆ ಬಳಿಯಿರಿ.
- ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಕಂಡುಬರುವ ಹಕ್ಕಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತವನ್ನು ತಲುಪಿದ ವ್ಯವಹಾರ ನಡೆಯಬಹುದು.
ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲ, Tinker APIಯಿನಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಲವರ್ಧಕ ಪರೀಕ್ಷೆದೆನು?
Q1: ನಾನು Tinker API ಮೂಲಕ ನನ್ನ ಮುನ್ನುಗಿದ AI ಮಾದರಿಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಹೇಗೆ?
ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆ-ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ಅಥವಾ ಚಾಟ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರಗಳತ್ತ JSONL ಬಳಸಿ. ಶ್ರೇಣಿಯ ಇತ್ತು, ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೋದವು, ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ,ನ್ನು ತಲುಪಿದ 10-20% ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ನಿಖಾಯಿತಾಯಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 2: ಟಿಂಕರ್ API ಜೊತೆ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ಗಿಂತ ಉತ್ತಮವೇ?
ತ್ವರಿತ ಟೋನ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸರಳ ನಡವಳಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ; ನಿಮಗೆ ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಶೈಲಿ, ರಚನೆ ಅಥವಾ ಡೊಮೇನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಬೇಕಾದಾಗ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಬಳಸಿ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಎರಡನ್ನೂ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ - ಸತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ RAG, ಧ್ವನಿಗಾಗಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 3: ಟಿಂಕರ್ API ನೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ನನಗೆ ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬೇಕು?
ಗುಣಮಟ್ಟವು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ನೂರು ಬಲವಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸಾವಿರಾರು ಗದ್ದಲದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಬಹುದು. ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಮಾದರಿಯು ಕಷ್ಟಪಡುವಲ್ಲಿ ಗುರಿಯಾಗಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 4: ಟಿಂಕರ್ API ನಲ್ಲಿ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು?
ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ, ಟಿಂಕರ್ ಒಂದು ಮಾದರಿ ID ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ನೀವು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಚಾಟ್ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೂಲಕ ಕರೆಯಬಹುದು. ಸಹಾಯಕವಾದ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನೈಜ ಟ್ರಾಫಿಕ್ನಲ್ಲಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
ಪ್ರಶ್ನೆ 5: ನನ್ನ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಯು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ತಡೆಯುವುದು?
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ರಿಟ್ರೈವಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ. "ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ" ಅಥವಾ "ನನಗೆ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿ" ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಭಾಗವಾಗಿ ಮಾಡಿ.
