Guide: Finjustera AI-modeller med LangSmith
LangChain har publicerat en praktisk guide för hur man finjusterar (tränar om en befintlig modell på ny data) stora språkmodeller som LLaMA2 och GPT-3.5 med hjälp av verktyget LangSmith. Guiden täcker hela flödet från datahantering till utvärdering av resultaten – användbart för utvecklare som vill anpassa färdiga modeller för specifika uppgifter.
Djupdykning
LangSmith är LangChains verktyg för att övervaka, debugga och utvärdera AI-applikationer – och nu används det alltmer för att hantera hela träningsflödet när företag vill finjustera egna språkmodeller. Finjustering (fine-tuning) innebär att man tar en färdig modell som LLaMA2 eller GPT-3.5 och fortsätter träna den på specifik data, så att den blir expert på just din domän istället för att vara allmänbildad på allt. Det som ofta underskattas i det här flödet är inte själva träningen – det är datahanteringen. Skräpdata in, skräpmodell ut, och LangSmith hjälper till att fånga riktiga konversationer från produktion, tagga dem och bygga träningsdataset av faktiska användarbeteenden snarare än handplockat exempeldata som aldrig speglar verkligheten. De flesta diskussioner om finjustering fastnar vid frågan "vilken modell ska vi välja" när den verkliga flaskhalsen är utvärdering – hur vet du att din finjusterade modell faktiskt är bättre, och inte bara bättre på träningsexemplen? Här fyller LangSmith en lucka genom att erbjuda ett strukturerat sätt att jämföra modellversioner mot varandra med konsistenta testset, vilket annars ofta sker ad hoc med en Excel-fil och magkänsla.