Ho perfezionato i LLM per più di 2 anni ormai! Ecco le 5 migliori tecniche di fine-tuning dei LLM, spiegate con immagini:

Che cos'è l'ingegneria del contesto❓ E perché ne parlano tutti...👇 L'ingegneria del contesto sta rapidamente diventando un'abilità cruciale per gli ingegneri AI. Non si tratta più solo di suggerimenti intelligenti; si tratta della sistematica orchestrazione del contesto. 🔷 Il Problema: La maggior parte degli agenti AI fallisce non perché i modelli siano scadenti, ma perché mancano del contesto giusto per avere successo. Pensaci: i LLM non sono lettori di mente. Possono lavorare solo con ciò che gli dai. L'ingegneria del contesto implica la creazione di sistemi dinamici che offrono: - Le informazioni giuste - Gli strumenti giusti - Nel formato giusto Questo assicura che il LLM possa completare efficacemente il compito. 🔶 Perché l'ingegneria dei prompt tradizionale non è sufficiente: Inizialmente, ci siamo concentrati su "parole magiche" per ottenere risposte migliori. Ma man mano che le applicazioni AI diventano complesse, un contesto completo e strutturato conta molto di più di una formulazione astuta. 🔷 4 Componenti Chiave di un Sistema di Ingegneria del Contesto: 1️⃣ Flusso di Informazioni Dinamico Il contesto proviene da più fonti: utenti, interazioni precedenti, dati esterni, chiamate agli strumenti. Il tuo sistema deve raccoglierlo tutto insieme in modo intelligente. 2️⃣ Accesso Intelligente agli Strumenti Se la tua AI ha bisogno di informazioni o azioni esterne, fornisci gli strumenti giusti. Formatta le uscite in modo che siano massimamente digeribili. 3️⃣ Gestione della Memoria - Breve termine: Riassumi conversazioni lunghe - Lungo termine: Ricorda le preferenze degli utenti tra le sessioni 4️⃣ Ottimizzazione del Formato Un breve messaggio di errore descrittivo batte sempre un enorme blob JSON. 🔷 La Conclusione L'ingegneria del contesto sta diventando la nuova abilità fondamentale perché affronta il vero collo di bottiglia: non la capacità del modello, ma l'architettura delle informazioni. Man mano che i modelli migliorano, la qualità del contesto diventa il fattore limitante. Condividerò di più man mano che le cose evolvono e diventano più concrete! Rimanete sintonizzati!! 🙌 ____ Se lo hai trovato interessante, condividilo con la tua rete. Trova me → @akshay_pachaar ✔️ Per ulteriori approfondimenti e tutorial su LLM, agenti AI e machine learning!

Distillazione della conoscenza nei LLM, spiegata chiaramente:

Come gli LLM addestrano gli LLM, spiegato chiaramente (con immagini):

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Transformer vs. Miscela di Esperti nei LLM, spiegato visivamente:

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