A finomhangolás azt változtatja meg, hogyan viselkedik a modell. Tudást nem megbízhatóan ad hozzá — és ez az a félreértés, ami ezen a területen a legtöbb pénzt viszi el. Ha az a baj, hogy a modell nem ismeri a terméklistádat, azt a visszakeresés oldja meg, naprakész marad, és töredékébe kerül. Ha az a baj, hogy a modell nem tart meg egy házi stílust, nem követ egy szokatlan kimeneti formátumot vagy nem hozza a kívánt látványt, akkor a finomhangolás a megfelelő eszköz.
A képmodelleknél mutatkozik meg leglátványosabban a haszna: néhány tucat következetes képen tanított LoRA úgy tart meg egy látványvilágot egy egész sorozaton át, ahogy azt prompttal megbízhatóan nem lehet. Szöveg oldalon a tisztességes sorrend az, hogy előbb kimerítjük a promptolást és a visszakeresést, mert egy finomhangolt modell állóeszköz: karban kell tartani, újra kell futtatni, ha az alapmodell továbblép, és mérni kell ahhoz képest, amit leváltott.
Kapcsolódó fogalmak
LoRA (alacsony rangú adaptáció)
Olyan finomhangolás, amely az egész modell helyett egy kis ráépülő réteget tanít, így néhány megabájtos fájl keletkezik néhány gigabájt helyett.
Nagy nyelvi modell (LLM)
Hatalmas szövegmennyiségen tanított modell, amely a következő szövegrészt jósolja meg — és kiderült, hogy ez elég íráshoz, összefoglaláshoz, fordításhoz és sokféle feladat végiggondolásához.
RAG (visszakereséssel bővített generálás)
Először megkeressük a releváns dokumentumokat, és beletesszük a promptba, így a modell a te anyagodból válaszol, nem a memóriájából.
Ide tartozó munkapad
Generatív AIStable Diffusion és ComfyUI bekötve oda, ahol a tartalmad valójában készül, finomhangolt modellel, hogy minden úgy nézzen ki, mint te.
