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使用和学习人工智能堆栈的lm驱动产品，建立AI膳食计划，第1部分,正确的成分数据集的创建
忘记你对人工智能的了解。这不仅仅是科技巨头和拥有大量工程师和研究生的大学。建立有用的智能系统的力量是你力所能及的.感谢令人难以置信的进步 大型语言模型 (LLMS)--就像双子座和Tg-1的动力一样--你可以创建由Ai驱动的产品,这些产品过去需要一个工程师团队。在这一系列中,我们将从一个美味的用例开始,揭示建立LOM驱动的应用程序的过程:创建一个个性化的AI膳食计划。
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使用和学习人工智能堆栈的lm驱动产品，建立AI膳食计划，第2部分，分析数据集内容
你已经阅读了这个理论,了解了数据的重要性以及所有可以使用的方法。我们准备好开始创建数据集了吗?呃,没那么快。我们需要确保我们了解问题空间,并使用它来确定我们甚至需要什么数据。
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使用和学习人工智能堆栈的lm驱动产品，建立AI膳食计划，第3部分，创建数据集并进行实践
现在我们准备开始收集数据了!但是我们有一些选择,我们必须决定前进的道路。基本上,我们可以有两种方法来收集数据:使用现有数据或创建新数据。
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人工智能膳食规划，建立评估工具包
我们的重点从评估一般LM能力转移到评估我们特定的膳食计划模型的性能。这意味着仔细判断我们的提示的有效性和由此产生的膳食计划的质量。在此之前,我们需要组装我们的工具包:
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人工智能膳食规划，纳入真实世界数据进行验证
设计一套不同的验证方案,以密切反映现实世界的场景和用户请求。这种真实的评估确保了机器人能够处理用户可能提出的多样化、有时不可预测的请求。
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人工智能膳食规划，味道测试和方案微调
当我们投入了全部精力去创造一个尖端的人工智能膳食计划。你精心挑选了正确的成分,通过训练,小心地把它们混合在一起,现在你的LMA设计已准备好为你提供美食的乐趣。但是在你向全世界展示它之前,有一个关键的步骤:彻底的味道测试!这就是一个强有力的评估框架成为你最有价值的工具的地方。
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人工智能膳食规划，训练我们的模型
在上一节中,我们收集了人工智能创造的关键"成分"--数据。这是我们模式的基础。请记住,配料的质量(您的数据)直接影响最后一道菜的质量(您的模型的性能)。
