Passe LLMs an deine Geschäftsanforderungen an
Optimiere Large Language Models gezielt für deine Unternehmensbedürfnisse – mit Xebias massgeschneiderten Feinabstimmungsstrategien für effiziente Leistung und kosteneffektive Implementierung.
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.
Wähle hochwertige, domänenspezifische Datensätze aus und bereite sie vor, um Relevanz und Leistung sicherzustellen.
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Wähle ein geeignetes Basismodell (z. B. Mistral-7B) auf der Grundlage von Aufgabenanforderungen und Ressourcenbeschränkungen.
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Implementiere das fein abgestimmte Modell in Produktionsumgebungen mit kontinuierlicher Überwachung von Leistung und Compliance.
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Verbessere die Modellgenauigkeit bei Aufgaben, die speziell auf deine Branche oder deine geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten sind.
Nutze Techniken wie QLoRA, um den Rechenaufwand bei der Feinabstimmung zu reduzieren.
Beschleunige den Feinabstimmungsprozess und ermögliche eine schnellere Integration in Produktionssysteme.
Entwerfe fein abgestimmte Modelle, die mit dem Wachstum deines Unternehmens und den 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 findest du praktische Hinweise, die dir bei den einzelnen Schritten helfen.
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In diesem Blog teilen wir die wichtigsten Erkenntnisse über die Gewinner der LLM Efficiency Challenge '23.
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Erfahre, wie ein auf LLMOps basierender Ansatz bei Herausforderungen wie der Modellabstimmung oder der Bewertung der Modellqualität hilft.
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Implementiere robuste Abläufe für die Verwaltung und Skalierung fein abgestimmter LLMs in deinem Unternehmen.
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Entwickle und implementiere eine Infrastruktur, die auf das Hosting und den Betrieb fein abgestimmter LLMs zugeschnitten ist.
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Identifiziere und validiere Bereiche, in denen fein abgestimmte LLMs den Geschäftswert steigern können.
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