{"conversations": [{"from": "user", "value": "D\u00f3na'm una llista de elements en iniciar un projecte per a entrenar un gran model de llenguatge que pot entendre i respondre a les preguntes humanes"}, {"from": "assistant", "value": "Aqu\u00ed hi ha una llista dels elements de tasca pendent en iniciar un projecte per a entrenar un model d' idioma gran: 1. Defineix el problema i els objectius del model d' idioma 2. Reuni\u00f3 i preprocessar un gran conjunt de dades de text 3. Seleccioneu una arquitectura adequada de model i una bona aproximaci\u00f3 en el conjunt de dades 4. Avalua el model usant diverses m\u00e8triques (p. ex. l' precisi\u00f3, la sintaxi, la puntuaci\u00f3 F1, etc.) 5. Dacord i optimitza el model basat en els resultats de l' avaluaci\u00f3 6. En conseq\u00fc\u00e8ncia d' una interf\u00edcie d' usuari o l' API per interactuar amb el model 7. Prova amb un conjunt d' exemples i 8 casos de monitoraci\u00f3 continua i millora el model de rendiment del model de dades a l' hora. Assegureu- vos que el model de dades atitu\u00efutives i les dades. Tingueu en compte que el comportament de l' avaluaci\u00f3 de 10 d\u00edgits. Aix\u00f2 pot considerar un producte espec\u00edfic de la complexitat general del projecte i la complexitat. Nota: Aquest tipus de recursos de col\u00b7 lustraci\u00f3."}, {"from": "user", "value": "Pots anar m\u00e9s en profunditat al pas #7?"}, {"from": "assistant", "value": "Abans d' desplegar un model d' aprenentatge de m\u00e0quines en els salvatges, pot ser important assegurar- se que s' integra adequadament amb la infraestructura constru\u00efda al seu voltant. Despr\u00e9s d' avaluar el model en a\u00efllament (equivalent a les proves d' unitat), intentant diversos casos d' \u00fas probable us permeten detectar problemes en la canonada que heu desenvolupat per posar el model en producci\u00f3. Aquestes proves d' integraci\u00f3 es poden dur a terme per tu, un membre del vostre equip o fins i tot per l' organitzaci\u00f3 d' una versi\u00f3 privada beta"}]}