Formazione di LLMs da zeroPasso 1: Scegliere un compitoPasso 2: preparare i datiPasso 3: decidere l'architettura del modelloFase 4: Impostare l'infrastruttura di addestramentoFase 5: Implementare l'addestramentoApprocci di assemblaggio dei modelliMediazione e fusione dei modelliEnsembling ponderatoEnsembling impilato (modello a due stadi)Ensemble diversi per la robustezzaMeccanismi di decodifica e voto in più fasiCompostabilitàCritico morbido dell'attoreAdattamento del dominio del modelloIngegneria promptprompt a un colpo soloprompt a pochi colpiprompt a catena di pensieriGenerazione aumentata di recuperoKernel semanticoMessa a puntoMessa a punto adattivaAdattatori (singolo, parallelo e parallelo scalato)Sintonizzazione fine comportamentaleSintonizzazione del prefissoSintonizzazione fine efficiente dei parametriRegolazione delle istruzioni e apprendimento con rinforzo dal feedback umanoScelta tra la messa a punto fine e l'ingegneria promptMiscela di espertiOttimizzazione del modello per dispositivi con risorse limitateLezioni per uno sviluppo efficace di LLMLegge di scalaModelli di ChinchillaOttimizzazione del tasso di apprendimentoCampionamento speculativoConclusioniRiferimenti