详细内容或原文请订阅后点击阅览
Amazon SageMaker 推出 Cohere Command R 微调模型
AWS 宣布在 Amazon SageMaker 上推出 Cohere Command R 微调模型。SageMaker 机器学习 (ML) 功能套件的最新成员使企业能够利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能，并充分发挥其在各种应用中的潜力。Cohere Command R 是一种可扩展的前沿 […]
来源:亚马逊云科技 _机器学习AWS 宣布在 Amazon SageMaker 上推出 Cohere Command R 微调模型。SageMaker 机器学习 (ML) 功能套件的最新成员使企业能够利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能，并充分发挥其在各种应用中的潜力。
Amazon SageMakerCohere Command R 是一种可扩展的前沿 LLM，旨在轻松处理企业级工作负载。Cohere Command R 针对对话交互和长上下文任务进行了优化。它的目标是可扩展的模型类别，在高性能和高准确性之间取得平衡，使公司能够从概念验证阶段进入生产阶段。该模型在检索增强生成 (RAG) 和工具使用任务上具有高精度、低延迟和高吞吐量、128,000 个令牌的长上下文长度以及 10 种主要语言的强大功能。
在本文中，我们探讨了微调模型的原因以及如何使用 Cohere Command R 实现微调的过程。
微调：为特定用例定制 LLM
微调是一种有效的技术，可以使 LLM（如 Cohere Command R）适应特定领域和任务，从而显著提高基础模型的性能。对经过微调的 Cohere Command R 模型的评估表明，在金融服务、技术、零售、医疗保健、法律和医疗保健等行业的各种企业用例中，性能提高了 20% 以上。由于其规模较小，与比同类大得多的模型相比，经过微调的 Cohere Command R 模型可以更有效地提供服务。
建议使用包含至少 100 个示例的数据集。