Eine klar umrissene Aufgabe festlegen
Beschreiben Sie die Eingabe, die erwartete Ausgabe und die Fälle, auf die es ankommt. Anfragen zu klassifizieren oder strukturierte Felder daraus zu ziehen ist ein besserer Anfang als ein breites Ziel wie „das Geschäft verstehen“.
Daten- und Verarbeitungsweg wählen
Verwenden Sie nur Beispiele, die Sie nutzen dürfen. Legen Sie das genehmigte Trainings-Backend, die Modelllizenz, Hardware, Budget und Ziel fest. Bitten Sie dann einen Agent mit der Trainingsfähigkeit, den Ablauf zu organisieren.
Die Beispiele vorbereiten und prüfen
Agents können Beispiele sammeln und ihre Qualität prüfen. Klären Sie Meinungsverschiedenheiten oder legen Sie solche Beispiele beiseite. Halten Sie einen Testsatz zurück, der nicht zum Trainieren des Kandidaten verwendet wird.
Trainieren und vergleichen
Führen Sie einen unterstützten Trainingslauf aus und vergleichen Sie den Kandidaten mit der Basis an zurückgehaltener Arbeit. Schauen Sie sich die Art der Fehler an, nicht nur das Gesamtergebnis.
Das akzeptierte Modell verfügbar machen
Stellen Sie es auf dem freigegebenen Hosting-Weg bereit und legen Sie fest, welche Agents oder Aufgaben es nutzen dürfen. Einen Agent den Spezialisten konsultieren zu lassen ist etwas anderes, als das Hauptmodell dieses Agents zu ändern.
Ergebnisse im Blick behalten
Behalten Sie die akzeptierte Version mit den Beispielen und der Auswertung dahinter verknüpft. Beobachten Sie, wie sie bei der Aufgabe abschneidet, für die sie gebaut wurde, und gehen Sie zurück, wenn sich eine frühere Version als die bessere erweist.
Das Training befindet sich in der privaten Vorschau, auf geeigneten Backends mit Apple Silicon und Linux sowie auf separat konfigurierten Dienst-Backends.