Große Sprachmodelle
Schnellere Innovationen mithilfe großer Sprachmodelle麻省理工學院磚
是信德große Sprachmodelle嗎?
Große Sprachmodelle(大型語言模型,llm)信德Machine-Learning-Modelle,死貝sprachbezogenen Aufgaben她Ubersetzung, Beantwortung馮問、聊天和Inhaltszusammenfassung和內容——和Codegenerierung sehr effektiv信德。llm ziehen wertvolle Informationen來自riesigen Datensatzen和麥臣Ergebnisse sofort verfugbar。麻省理工學院磚您能ganz einfach這汪汪汪llm zugreifen,祖茂堂integrieren嗯您在您的工作流程。Außerdem bietet死Plattform Funktionen蘇珥Feinabstimmung馮llm anhand我以Daten毛皮一張bessere性能im jeweiligen Fachbereich。
Verarbeitung naturlicher Sprache麻省理工學院llm
標普全球verwendet große Sprachmodelle磚汪汪汪,嗯死wichtigsten Unterschiede和Ahnlichkeiten在窩Unterlagen馮Unternehmen besser祖茂堂對和Vermogensverwaltern dabei祖helfen靜脈vielfaltigeres zusammenzustellen組合。
llm毛皮一張Vielzahl馮Anwendungsfallen verwenden
llm能幫死geschaftlichen Auswirkungen uber Anwendungsfalle和Branchen你vorantreiben:文本安德利果汁說ubersetzen, das Kundenerlebnis麻省理工學院聊天機器人和KI-Assistenten verbessern, Kundenfeedback organisieren和毛皮死richtigen Abteilungen klassifizieren, große Dokumente以色列立Erlosaufrufe Rechtsdokumente zusammenfassen,歐元區Marketinginhalte erstellen和Softwarecode來自naturlicher Sprache generieren。您可以在sogar verwendet了,嗯Daten安德利果汁Modelle einzuspeisen,那些solche,死Kunst generieren。Einige beliebte llm信德死GPT-Modellfamilie (z。b . ChatGPT),伯特,T5和開花。
Vortrainierte llm在古老而應用
Integrieren您vorhandene vortrainierte Modelle——是不是來自der擁抱死亡的臉變形金剛庫奧得河anderen Open-Source-Bibliotheken——古老而工作流。Transformer-Pipelines vereinfachen死Verwendung馮GPU和ermoglichen das配料馮·Elementen死一個死在GPU gesendet了,嗯杯besseren Durchsatz祖茂堂erzielen。您可以在歐什OpenAI-Modelle奧得河Losungen馮Partnern是不是約翰·斯諾實驗室在磚integrieren您工作流。
Feinabstimmung馮llm anhand我Daten
Passen您靜脈上一次一個您Daten毛皮您spezifische Aufgabe。麻省理工學院der Unterstutzung馮開源工具以色列立擁抱臉DeepSpeed您能迅速地效率和靜脈grundlegendes LLM erstellen麻省理工學院和麻省理工學院的民主黨培訓古老而以Daten beginnen,嗯mehr Genauigkeit毛皮古老Fachbereich祖茂堂erzielen和工作負載。Dadurch您歐什死Kontrolle超級死毛das培訓verwendeten Daten,汽水您sicherstellen能幫,您KI verantwortungsvoll einsetzen。
多莉2.0是靜脈großes Sprachmodell das·馮·磚trainiert,恩祖demonstrieren以色列立您國際衛生條例特征LLM kostengunstig施耐爾trainieren能幫。Der hochwertige,馮人類generierte Datensatz (databricks-dolly-15k),der zum Trainieren des莫德爾verwendet將,開源bereitgestellt ebenfalls肌萎縮性側索硬化症。麻省理工學院多莉2.0能幫Kunden現在國際衛生條例特征LLM besitzen, betreiben anpassen。Unternehmen可以在靜脈LLM麻省理工學院古老而以Daten aufbauen和trainieren, ohne Daten一個proprietare LLM senden祖茂堂得。嗯窩多莉2.0代碼,Modellgewichte奧得河坑databricks-dolly-15k-Datensatz祖erhalten besuchen您擁抱的臉。
Integrierte LLMOps (MLOps皮毛llm)
Verwenden您integrierte和produktionsbereite MLOps麻省理工學院管理MLflow毛皮模具跟蹤、Verwaltung和Bereitstellung馮Modellen。Sobald das莫德爾bereitgestellt堅持,您能黑人她Latenz, Datendrift和uberwachen。Außerdem您Moglichkeit死去,管道毛皮erneutes培訓auszulosen——一切auf derselben einheitlichen磚Lakehouse-Plattform毛皮End-to-End-LLMOps。
Daten和Modelle auf靜脈einheitlichen Plattform
死meisten Modelle了較多als einmal trainiert,汽水es sowohl毛皮死Leistung als歐什毛死這些entscheidend堅持,死在derselben Trainingsdaten ML-Plattform祖茂堂抗議。Das培訓馮llm im Lakehouse有您Zugang祖茂堂erstklassigen工具和Datenverarbeitungen - innerhalb進行außerst kostengunstigen數據Lakehouse——和ermoglicht es您Modelle魏特祖trainieren西奇要是您Daten im Laufe der時間weiterentwickeln。
