Passen Sie LLMs an Ihre Geschäftsanforderungen an
Optimieren Sie LLMs für Ihre spezifischen Anforderungen mit den Feinabstimmungsstrategien von Xebia und gewährleisten Sie so eine effiziente Leistung und einen kostengünstigen Einsatz.
Die Feinabstimmung von Large Language Models (LLMs) ermöglicht es Unternehmen, vortrainierte Modelle auf ihre spezifischen Domänen zuzuschneiden und dadurch die Leistung bei gezielten Aufgaben erheblich zu steigern.
Xebias Ansatz zur LLM-Feinabstimmung legt besonderen Wert auf Datenqualität, effiziente Trainingsmethoden und optimale Ressourcennutzung. Durch den Einsatz von QLoRA und Flash Attention bieten wir eine schnelle, skalierbare und kosteneffiziente Anpassung von LLMs. Unsere Teilnahme an Wettbewerben wie NeurIPS 2023 hat unsere Methoden weiter geschärft – so liefern wir Modelle, die gleichzeitig leistungsstark und ressourcenschonend sind.
Wählen Sie hochwertige, domänenspezifische Datensätze aus und bereiten Sie diese vor, um die Relevanz und Leistung sicherzustellen.
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Wählen Sie ein geeignetes Basismodell (z. B. Mistral-7B) auf der Grundlage von Aufgabenanforderungen und Ressourcenbeschränkungen.
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Implementieren Sie das fein abgestimmte Modell in Produktionsumgebungen mit kontinuierlicher Überwachung von Leistung und Compliance.
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Verbessern Sie die Modellgenauigkeit bei speziell auf Ihre Branche oder Ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnittenen Aufgaben.
Nutzen Sie Techniken wie QLoRA, um den Rechenaufwand bei der Feinabstimmung zu reduzieren.
Beschleunigen Sie den Feinabstimmungsprozess und ermöglichen Sie eine schnellere Integration in Produktionssysteme.
Entwerfen Sie fein abgestimmte Modelle, die mit dem Wachstum Ihres Unternehmens und sich ändernden Anforderungen Schritt halten können.
Geringere Schulungs- und Einsatzkosten durch effiziente Feinabstimmungsmethoden.
Unsere Ideen
Die Feinabstimmung von LLMs umfasst wichtige Entscheidungen in Bezug auf Infrastruktur, Daten, Modellauswahl, Training, Schlussfolgerungen und Auswertung. In diesem Blog finden Sie praktische Hinweise, die Ihnen bei den einzelnen Schritten helfen.
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Erfahren Sie, wie ein auf LLMOps basierender Ansatz bei Herausforderungen wie der Modellabstimmung oder der Bewertung der Modellqualität hilft.
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Setzen Sie robuste Abläufe zur Verwaltung und Skalierung fein abgestimmter LLMs in Ihrem Unternehmen um.
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Entwickeln und implementieren Sie eine Infrastruktur, die speziell auf das Hosting und den Betrieb fein abgestimmter LLMs ausgelegt ist.
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Identifizieren und validieren Sie Bereiche, in denen fein abgestimmte LLMs den Geschäftswert steigern können.
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