Huấn luyện và tinh chỉnh mô hình AI

Nền tảng tinh chỉnh mô hình dùng để làm gì?

Tinh chỉnh, hay fine-tuning, là huấn luyện thêm một mô hình có sẵn bằng các ví dụ của một nhiệm vụ cụ thể. Mục tiêu có thể là định dạng câu trả lời, phân loại đầu vào hoặc cách gọi công cụ. Mỗi nền tảng hỗ trợ những phần khác nhau của quy trình chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện và đưa kết quả vào ứng dụng.

Chọn theo dữ liệu và cách kiểm tra kết quả

Trước hết, xác định đầu vào, đầu ra đúng và lỗi cần giảm. So sánh mô hình nền, định dạng dữ liệu, quản lý phiên bản và kiểm tra tương thích. LoRA hay tinh chỉnh toàn bộ tham số có thể chỉ dùng được với một số mô hình và môi trường thực thi.

Giữ riêng dữ liệu không tham gia huấn luyện để đánh giá cuối cùng. So sánh mô hình mới và giải pháp hiện tại trên cùng các trường hợp, với cùng tiêu chí. Xem cả lỗi cụ thể, đầu ra thiếu, độ trễ và chi phí suy luận. Một lượt huấn luyện hoàn tất chưa chứng minh rằng hiệu quả thực tế đã tốt hơn.

Kiểm tra chi phí vận hành và khả năng chuyển đổi

Xác nhận API suy luận, cách tải trọng số và điều kiện chuyển sang hạ tầng khác. Tính riêng chi phí thử nghiệm, đánh giá và phục vụ liên tục. Với dữ liệu nội bộ, kiểm tra nơi lưu trữ, nhà cung cấp xử lý, thời gian giữ dữ liệu, cách xóa và giấy phép. Mã nguồn mở không đồng nghĩa với tài nguyên tính toán miễn phí; tự lưu trữ nền tảng cũng chưa chắc giúp việc huấn luyện chạy hoàn toàn cục bộ.