Đánh giá và Sửa chữa Gen5 AI: Học từ người chuyên gia Andrew Ng
Mục lục
- Giới thiệu về Đánh giá và Sửa chữa Gen5 AI.
- Theo dõi và hiển thị thí nghiệm
- Theo dõi mô hình
- Đánh giá và điều chỉnh LLM
- Kết luận và Tổng kết
Giới thiệu về Đánh giá và Sửa chữa Gen5 AI
- Khó khăn khi xây dựng hệ thống học máy
- Quy trình phát triển AI phát sinh
- Khả năng theo dõi và sửa lỗi
- Công cụ theo dõi và sửa lỗi Gen5 AI
Theo dõi và hiển thị thí nghiệm
- Công cụ Waze và Tiên đoán
- Kiến trúc mô hình Genitive AI
- Quy trình phát triển và quy trình theo dõi
Theo dõi mô hình
- Xin lỗi cho khó khăn này
- Công cụ Waze và Tiên đoán
- Trình tạo và quản lý mô hình
- Đánh giá và cải tiến LLM
Đánh giá và điều chỉnh LLM
- Đánh giá và so sánh samplers
- Đánh giá và phân tích mô hình
- Tracer và nhận xét phản hồi
- Đánh giá mô hình LLM
Kết luận và Tổng kết
- Đào tạo và cải tiến mô hình
- Đánh giá và cải tiến mô hình
- Trình tạo và quản lý mô hình
- Đánh giá và cải tiến LLM
Khái quát về Đánh giá và Sửa chữa Gen5 AI
Trong lĩnh vực xây dựng hệ thống học máy, việc theo dõi và sửa lỗi dữ liệu, mô hình và chọn lọc các tùy chọn ưu tiên cao có thể trở nên rắc rối. Biết được điều này, nhiều dự án sẽ tiến hành nhiều vòng lặp để huấn luyện mô hình, điều chỉnh kiến trúc, huấn luyện lại mô hình và thay đổi kỹ thuật huấn luyện. Tuy nhiên, sau vài vòng lặp huấn luyện mô hình, bạn có thể đặt ra câu hỏi: mô hình tôi đã huấn luyện tuần trước, đã hoạt động khá tốt, nhưng làm thế nào để sao chép kết quả đó từ một tuần trước? Và tôi có nhớ không chỉ các giá trị siêu tham số mà còn các tập dữ liệu chính xác mà tôi đã sử dụng không?
Đối với các đội nhỏ, việc quản lý và theo dõi việc huấn luyện và đánh giá mô hình học máy trở nên phức tạp, và mức độ phức tạp càng tăng với các đội nhóm lớn hơn. Tôi đã nhận thấy rằng nhiều đội có thể làm việc hiệu quả hơn nếu có quy trình này trong việc phát triển hệ thống học máy.
Vì vậy, khóa học ngắn này giới thiệu các công cụ và thực tiễn tốt nhất để theo dõi và gỡ lỗi các mô hình AI sáng tạo trong quá trình phát triển. Chúng tôi sử dụng các công cụ từ Waze và Tiên đoán, cung cấp một bộ công cụ dễ dùng và linh hoạt đã trở thành một chuẩn ngành cho việc theo dõi thí nghiệm học máy.
Mô hình AI sáng tạo sẽ bao gồm cả mô hình ngôn ngữ lớn dùng cho việc tạo văn bản và các mô hình khác nhau để tạo ra hình ảnh. Tuy nhiên, mô hình AI sáng tạo có thêm một lớp phức tạp so với học có giám sát, vì đầu ra của nó là phức tạp và do đó khó đánh giá hơn.
Giảng viên khóa học, Carrie Feltz, người đã có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực này, sẽ chia sẻ với bạn những gì bạn sẽ học trong khóa học.
Và rồi chúng ta sẽ sử dụng công cụ Waze và Tiên đoán để theo dõi mô hình huấn luyện và đánh giá mô hình AI sáng tạo trong quá trình phát triển.