AI Bootcamp: LLM Fine Tuning e Deployment, organizzato da SCB 10X e @float16cloud, si è concluso con successo. L'evento ha condiviso conoscenze e tecniche cruciali su come ottimizzare e implementare praticamente i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM). . 👉Punto Chiave - Guidato da Typhoon: 5 consigli per ottimizzare i modelli in modo efficace . 1. Dedica oltre l'80% del tempo alla preparazione dei dati (la qualità è fondamentale) 2. Crea almeno due set di dati di valutazione: uno deve essere completamente nuovo 3. Durante l'ottimizzazione, utilizza i set di addestramento e di valutazione per monitorare l'overfitting 4. Valuta il modello sia prima che dopo l'ottimizzazione per confermare un reale miglioramento 5. Rivedi e affina i modelli di chat—prompt di sistema, formati di istruzione, ecc.—buoni modelli producono risposte più accurate e performanti . 👉Punto Chiave - Guidato da Float16: 3 tecniche per far funzionare gli LLM nello sviluppo software reale . 1. Scegli formati di file che corrispondano allo scopo: • .safetensors → per HuggingFace—separa i pesi del modello e il tokenizer dall'architettura • .gguf → per llama-cpp, Ollama, LM-studio—più facile da usare 2. Seleziona i formati in modo appropriato: • safetensors per l'ottimizzazione • gguf per l'inferenza (soprattutto con la compatibilità dell'API OpenAI) 3. Output Strutturato (grammatica) migliora la qualità dell'output: • Usa xgrammar, schemi, indicazioni per modellare le risposte • Modalità JSON per chiamate di funzione precise • Definisci regole grammaticali personalizzate per SQL, selezioni a scelta multipla e formati unici #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp