{"conversations": [{"from": "user", "value": "Per al meu projecte d' aprenentatge d' una m\u00e0quina vull afinar un gran model d' idioma (LLM) per a una tasca espec\u00edfica d' aprenentatge. En aquesta tasca un agent \u00e9s un entorn d' execuci\u00f3 LLLLLM augmentat (p. ex. REPL). L' agent interactua amb un model de llenguatge formal (LLM) per a una tasca d' aprenentatge d' enginyeria. En aquesta tasca \u00e9s un agent pre- format satisfactori les condicions seg\u00fcents: * El model es pot afinar de forma eficient usant A100 Nvidias en 100 hores; Entrenador * en papers acad\u00e8mics (pex;, un codi d' enginyeria) i codi (pex;, Ghortb). El model d' entorn p\u00fablic est\u00e0 disponible, el que \u00e9s m\u00e9s adequat per a la meva llista de models de refer\u00e8ncia. Per exemple, si us plau, si us plau, si us plau, si us plau, heu d' usar una llista de fer servir una llista d' altres opcions quant a la meva p\u00e0gina web de refer\u00e8ncia a una llista d' altres models."}, {"from": "assistant", "value": "Per a la vostra tasca espec\u00edfica, un model d' idioma basat en transformador espec\u00edficament com BERRT, GPT- 2 o RoberberTa seria una bona elecci\u00f3. Quan escolliu un model, haur\u00edeu de considerar els seg\u00fcents factors: La mida del model, com a models m\u00e9s grans tendeixen a tenir un millor rendiment, per\u00f2 tamb\u00e9 s\u00f3n m\u00e9s cars per a afinar; domini espec\u00edfic de les dades pre- capturadores, com a models educats en papers acad\u00e8mics i codi pot no realitzar correctament en altres tipus de text; l' objectiu de pretracci\u00f3, at\u00e8s que els models entrenats per a la generaci\u00f3 de l' idioma (pex;, GPOS2) no poden necessitar una estructura de text m\u00e9s petita (pex;, la disponibilitat). El pes de les vostres scripts pre- informaci\u00f3 pre- pre- pre- pre- pre- pre- informaci\u00f3), at\u00e8s que s' han iniciat i els models que tenen m\u00e9s f\u00e0cils d' altres tipus de trobar un bon tipus de trobar una bona generaci\u00f3 de fitxers."}]}