Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn không cần code với Amazon SageMaker Canvas và SageMaker JumpStart
- Amazon giới thiệu giải pháp tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không cần code thông qua Amazon SageMaker Canvas và SageMaker JumpStart.
- Giải pháp này giúp các doanh nghiệp tăng cường tương tác với khách hàng, cải thiện trải nghiệm và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
- SageMaker Canvas cho phép người dùng phi kỹ thuật tinh chỉnh LLM một cách trực quan bằng giao diện kéo thả.
- SageMaker JumpStart cung cấp các mô hình LLM được huấn luyện sẵn như Flan-T5, Flan-UL2 và Vicuna, cùng với dữ liệu mẫu để tinh chỉnh nhanh chóng.
- Quy trình 4 bước để tinh chỉnh LLM: Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện, chọn mô hình và siêu tham số, huấn luyện và tinh chỉnh mô hình, triển khai và sử dụng.
- Ví dụ ứng dụng trong ngành bán lẻ: Tinh chỉnh LLM để trả lời các câu hỏi về sản phẩm, chính sách, hỗ trợ khách hàng...
- Ví dụ trong lĩnh vực tài chính: Tinh chỉnh LLM để cung cấp thông tin về sản phẩm tài chính, tư vấn đầu tư, hỗ trợ giao dịch...
- Ví dụ trong y tế: Tinh chỉnh LLM để hỗ trợ chẩn đoán, đưa ra lời khuyên về sức khỏe, giải đáp thắc mắc của bệnh nhân...
- Các bước triển khai chi tiết được hướng dẫn cụ thể trong bài blog của Amazon.
📌 Amazon SageMaker Canvas và JumpStart mang đến giải pháp tinh chỉnh LLM không cần code, với quy trình 4 bước đơn giản và mô hình được huấn luyện sẵn. Giải pháp này giúp doanh nghiệp ở nhiều lĩnh vực như bán lẻ, tài chính, y tế... cải thiện đáng kể trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transform-customer-engagement-with-no-code-llm-fine-tuning-using-amazon-sagemaker-canvas-and-sagemaker-jumpstart/
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
