একটি এআই মডেলকে কীভাবে সূক্ষ্ম-টিউন করবেন

সম্পূর্ণ ফাইন-টিউনিং মডেলের সমস্ত প্যারামিটার আপডেট করে এবং প্রচুর GPU মেমরির প্রয়োজন। LoRA শুধুমাত্র ছোট যোগ করা অ্যাডাপ্টারের ওজনকে প্রশিক্ষণ দেয় যখন আসলটি হিমায়িত হয়, মেমরি এবং খরচের একটি ভগ্নাংশের জন্য অনুরূপ ফলাফল অর্জন করে। QLoRA মডেলের পরিমাপ করে আরও এগিয়ে যায় যাতে এমনকি একটি ভোক্তা GPU-তেও বড়গুলি ফিট হয়।

যখন মডেলটির শুধুমাত্র নতুন বা ব্যক্তিগত তথ্যে অ্যাক্সেসের প্রয়োজন হয় তখন RAG ব্যবহার করুন, এটি ক্যোয়ারী করার সময় নথিগুলি পড়ে, কোনো পুনরায় প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় না। যখন আপনার একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ শৈলী, টোন বা মডেলের মধ্যেই বেক করা একটি বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন হয় তখন সূক্ষ্ম সুর করুন। অনেক বাস্তব সিস্টেম উভয়কে একত্রিত করে।

প্রায়ই মানুষের প্রত্যাশার চেয়ে কম। কয়েকশ থেকে কয়েক হাজার উচ্চ-মানের, সামঞ্জস্যপূর্ণ উদাহরণ একটি শক্তিশালী সূক্ষ্ম সুর তৈরি করতে পারে। ডাটা কোয়ালিটি এবং ফরম্যাটিং গুরুত্বপূর্ণ পরিমাণের চেয়ে অনেক বেশি।