Hamel Husain氏と学ぶ、ファインチューニングなどを用いた現実世界のLLM製品の構築

Practical AIのこのポッドキャストエピソードでは、Parlance Labsの創設者であるHamel Husain氏を迎え、LLMベースの製品構築の実用的な側面について議論しています。会話は、最初のデモから機能的なアプリケーションへの道のりをカバーし、LLMのファインチューニングの重要性を強調しています。AxolotlやLoRAアダプターなどのツールを含むファインチューニングプロセスを掘り下げ、一般的な評価の落とし穴を浮き彫りにしています。エピソードでは、モデルの最適化、推論フレームワーク、体系的な評価手法、データ生成、および従来のソフトウェアエンジニアリングの実践との類似点についても触れています。焦点は、LLMを扱う開発者向けの実行可能な洞察を提供することです。

• •ファインチューニングは、LLMを特定のユースケースに適応させるための重要なテクニックです。
• •体系的な評価とデータキュレーションは、LLMアプリケーションを改善するために不可欠です。
• •モデルの最適化と推論フレームワークは、LLMベースの製品をデプロイする上で重要な役割を果たします。