Llama 2 est à la pointe de l'innovation en matière d'IA, incarnant un modèle de langage auto-régressif avancé développé sur une base de transformateur sophistiquée. Il est conçu pour répondre à une multitude d'applications dans les domaines commercial et de la recherche, l'anglais étant la concentration linguistique principale. Les paramètres de son modèle vont du chiffre impressionnant de 7 milliards au chiffre remarquable de 70 milliards. Llama 2 démontre le potentiel des grands modèles de langage (LLM) grâce à ses capacités raffinées et ses performances réglées avec précision.

En plongeant plus profondément dans l'architecture de Llama 2, Meta révèle que le réglage fin du modèle associe le réglage fin supervisé (SFT) à l'apprentissage par renforcement aidé par la rétroaction humaine (RLHF). Cette combinaison donne la priorité à l’alignement sur les normes centrées sur l’humain, en établissant un équilibre entre efficacité et sécurité. Construit sur un vaste réservoir de 2 2 milliards de jetons, Llama 2 fournit à la fois des modèles pré-entraînés pour diverses générations de langage naturel et la variante spécialisée Llama-XNUMX-Chat pour les rôles d'assistant de chat. Quel que soit le choix du développeur entre le modèle de base ou le modèle avancé, Meta guide d'utilisation responsable est une ressource inestimable pour l’amélioration et la personnalisation des modèles.

Pour ceux qui souhaitent créer des applications interactives, Llama 2 Chat est un bon point de départ. Ce modèle conversationnel permet de créer des chatbots et des assistants personnalisés. Pour le rendre encore plus accessible, vous pouvez facilement déployer des modèles Llama-2-Chat via Amazon SageMaker JumpStart. Une offrande de Amazon Sage Maker, SageMaker JumpStart fournit un moyen simple de déployer des variantes du modèle Llama-2 directement via Amazon SageMakerStudio des cahiers. Cela permet aux développeurs de se concentrer sur la logique de leur application tout en bénéficiant des outils SageMaker pour la formation et l'hébergement de modèles d'IA évolutifs. SageMaker JumpStart fournit également un accès sans effort à la vaste bibliothèque d'algorithmes et de modèles pré-entraînés SageMaker.

Dans cet article, nous explorons les meilleures pratiques pour lancer le LLM Llama 2 Chat. Nous mettons en évidence les principales approches et méthodologies de conception rapide en fournissant des exemples pratiques.

Pré-requis

Pour tester les exemples et les bonnes pratiques recommandées pour Llama 2 Chat sur SageMaker JumpStart, vous avez besoin des conditions préalables suivantes :

Techniques d'incitation

L'invite, dans le contexte des modèles de langage et de l'intelligence artificielle, fait référence à la pratique consistant à fournir à un modèle une entrée ou un indice spécifique pour obtenir la réponse souhaitée. Cette entrée sert de guide ou d’indice au modèle sur le type de résultat attendu. Les techniques d'incitation varient en complexité et peuvent aller de questions simples à des scénarios détaillés. Des techniques avancées, telles que l'incitation au tir zéro, à quelques tirs et à la chaîne de pensée, affinent les entrées de manière à amener le modèle à produire des réponses plus précises ou détaillées. En utilisant les connaissances inhérentes au modèle et ses capacités de raisonnement, ces techniques entraînent efficacement le modèle à aborder les tâches de la manière désignée.

Nous décomposons les entrées et expliquons les différents composants dans la section suivante. Nous commençons par partager quelques exemples de ce à quoi ressemblent différentes techniques d'invite. Les exemples sont toujours présentés dans deux blocs de code. Le premier bloc de code est l'entrée et le second montre la sortie du modèle.

Invite de tir zéro

Cette méthode consiste à présenter un modèle de langage avec une tâche ou une question pour laquelle il n'a pas été spécifiquement formé. Le modèle répond alors sur la base de ses connaissances inhérentes, sans exposition préalable à la tâche.

%%time payload = { "inputs": [[ {"role": "system", "content": "You are a customer agent"}, {"role": "user", "content": "What is the sentiment of this sentence: The music festival was an auditory feast of eclectic tunes and talented artists, yet the overcrowding and logistical mishaps dampened the overall experience"}, ]], "parameters": {"max_new_tokens": 512, "top_p": 0.9, "temperature": 0.6}
}
response = predictor.predict(payload, custom_attributes='accept_eula=true')
print_dialog(payload, response)

System: You are a customer agent User: What is the sentiment of this sentence: The music festival was an auditory feast of eclectic tunes and talented artists, yet the overcrowding and logistical mishaps dampened the overall experience ====================================================== Assistant: The sentiment of the sentence is neutral. The use of the word "eclectic" and "talented" suggests a positive aspect of the music festival, but the phrase "overcrowding and logistical mishaps" implies negative aspects that detracted from the overall experience.
====================================================== CPU times: user 4.24 ms, sys: 389 µs, total: 4.63 ms
Wall time: 1.19 s

Invite à quelques tirs

Dans cette approche, un modèle de langage reçoit un nombre limité d'une poignée d'exemples, ou coups de feu, d'une tâche avant de rencontrer une nouvelle instance de cette même tâche. Ces exemples servent de guide, montrant au modèle comment des tâches similaires étaient auparavant traitées. Pensez-y comme à fournir à la machine un bref didacticiel pour appréhender la tâche plus efficacement.

%%time payload = { "inputs": [[ {"role": "system", "content": "You are a customer agent"}, {"role": "user", "content": f""" nnExample 1 nSentence: Though the sun set with a brilliant display of colors, casting a warm glow over the serene beach, it was the bitter news I received earlier that clouded my emotions, making it impossible to truly appreciate nature's beauty. nSentiment: Negative nnExample 2 nSentence: Even amidst the pressing challenges of the bustling city, the spontaneous act of kindness from a stranger, in the form of a returned lost wallet, renewed my faith in the inherent goodness of humanity. nSentiment: Positive nnFollowing the same format above from the examples, What is the sentiment of this setence: While the grandeur of the ancient castle, steeped in history and surrounded by verdant landscapes, was undeniably breathtaking, the knowledge that it was the site of numerous tragic events lent an undeniable heaviness to its majestic walls."""}, ]], "parameters": {"max_new_tokens": 512, "top_p": 0.9, "temperature": 0.6}
}
response = predictor.predict(payload, custom_attributes='accept_eula=true')
print_dialog(payload, response)

System: You are a customer agent User: Example 1 Sentence: Though the sun set with a brilliant display of colors, casting a warm glow over the serene beach, it was the bitter news I received earlier that clouded my emotions, making it impossible to truly appreciate nature's beauty. Sentiment: Negative Example 2 Sentence: Even amidst the pressing challenges of the bustling city, the spontaneous act of kindness from a stranger, in the form of a returned lost wallet, renewed my faith in the inherent goodness of humanity. Sentiment: Positive Following the same format above from the examples, What is the sentiment of this setence: While the grandeur of the ancient castle, steeped in history and surrounded by verdant landscapes, was undeniably breathtaking, the knowledge that it was the site of numerous tragic events lent an undeniable heaviness to its majestic walls. ====================================================== Assistant: Sure! Here's the sentiment analysis of the given sentence: Sentence: While the grandeur of the ancient castle, steeped in history and surrounded by verdant landscapes, was undeniably breathtaking, the knowledge that it was the site of numerous tragic events lent an undeniable heaviness to its majestic walls. Sentiment: Mixed (both positive and negative)
====================================================== CPU times: user 3.72 ms, sys: 773 µs, total: 4.49 ms
Wall time: 1.85 s

Chaîne de pensée incitant

Cette approche augmente les capacités de raisonnement des LLM dans des tâches complexes. En employant une séquence d'étapes de raisonnement structurées, les modèles de langage expansifs démontrent souvent un raisonnement amélioré grâce à cette technique d'incitation à la chaîne de pensée.

%%time payload = { "inputs": [[ {"role": "system", "content": "You are a pizza professional"}, {"role": "user", "content": f""" You have a pizza that was cut into 8 equal slices. You ate 3 slices, and your friend ate 2 slices. Here's how we can figure out how many slices are left: 1. Start with the total number of slices. 2. Subtract the number of slices you ate. 3. Then subtract the number of slices your friend ate. 4. The result is the number of slices remaining. So, let's calculate: """}, ]], "parameters": {"max_new_tokens": 512, "top_p": 0.9, "temperature": 0.6}
}
response = predictor.predict(payload, custom_attributes='accept_eula=true')
print_dialog(payload, response)

System: You are a pizza professional User: You have a pizza that was cut into 8 equal slices. You ate 3 slices, and your friend ate 2 slices. Here's how we can figure out how many slices are left: 1. Start with the total number of slices. 2. Subtract the number of slices you ate. 3. Then subtract the number of slices your friend ate. 4. The result is the number of slices remaining. So, let's calculate: ====================================================== Assistant: Oh man, I love pizza! Alright, let's get started on this math problem. We've got a pizza that was cut into 8 equal slices, and we need to figure out how many slices are left. Here's the plan: Step 1: Start with the total number of slices. That's 8 slices. Step 2: Subtract the number of slices I ate. I ate 3 slices, so let's subtract 3 from 8. 8 - 3 = 5 Step 3: Subtract the number of slices my friend ate. My friend ate 2 slices, so let's subtract 2 from 5. 5 - 2 = 3 Step 4: The result is the number of slices remaining. In this case, there are 3 slices remaining! So, there you have it! There are 3 slices of pizza left. I hope my friend and I can agree on how to divide them up! 🍕👍
====================================================== CPU times: user 11.8 ms, sys: 1.72 ms, total: 13.5 ms
Wall time: 4.7 s

Dans l'exemple précédent, Llama 2 Chat a pu assumer le personnage d'un professionnel possédant une connaissance du domaine et a pu démontrer le raisonnement pour parvenir à une conclusion.

Paramètres d'inférence de Llama 2 Chat

Des stratégies d’incitation efficaces peuvent guider un modèle pour produire des résultats spécifiques. Pour ceux qui recherchent un niveau de contrôle plus précis sur ces sorties, Llama 2 Chat introduit un ensemble complet de paramètres d'inférence :

• max_new_tokens – Définit la longueur de la sortie du modèle. Il est crucial de noter que cela ne se traduit pas directement par le nombre de mots en raison du vocabulaire unique du modèle. Un seul jeton peut représenter plusieurs mots anglais.
• la réactivité – Affecte le caractère aléatoire de la sortie. Une valeur plus élevée encourage des résultats plus créatifs, bien que parfois divergents.
• top_p – Ce paramètre permet d'affiner la cohérence des réponses du modèle. Une valeur inférieure donne des réponses plus directes et spécifiques, tandis qu'une valeur plus élevée favorise des réponses variées.

Lorsque vous essayez de régler la sortie, il est recommandé d'ajuster soit le temperature or top_p individuellement, pas en tandem. Bien que ces paramètres soient facultatifs, leur application stratégique peut influencer considérablement l’orientation du modèle vers le résultat escompté.

Introduction aux invites du système

Llama 2 Chat utilise une fonctionnalité de transformation appelée invites du système. Ces invites agissent comme des cadres contextuels, guidant les réponses ultérieures du modèle. En définissant le contexte, le style ou le ton avant une requête principale, les invites du système orientent efficacement le modèle, garantissant l'alignement avec les résultats souhaités. Cette capacité s'avère indispensable, surtout lorsque l'objectif est de conserver une certaine personnalité tout au long de dialogues prolongés.

Dans nos exemples précédents, la partie suivante de l'entrée définit le contexte du système :

{"role": "system", "content": "You are a pizza professional"},

Lors du déploiement des fonctionnalités de chat de Llama 2, il est nécessaire d'aligner la syntaxe de saisie avec les réglages fins du modèle, garantissant des résultats optimaux. Il est structuré comme suit :

• Système – Une invite pour guider le chatbot vers un profil de personnage de votre choix. Il peut être personnalisé selon vos préférences (comme « vous êtes un serviteur »). Si vous omettez cela, le modèle n'aura plus de profil générique par défaut. Il générera des réponses sans aucune orientation spécifique en matière de caractère ou de comportement.

  {"role": "system", "content": "You are a minion"}

• Utilisateur – Un message d'un utilisateur.

  {"role": "user", "content": "What do you think of bananas?"}

• Assistante gérante – Le résultat de sortie du modèle.

Pour mieux comprendre la puissance des invites du système, pensez à Llama 2 Chat adoptant le personnage d'un Minion, un personnage de film d'animation. Dans les interactions traditionnelles, chaque commande utilisateur commencerait par un précurseur (« vous êtes un serviteur utile ») pour garantir que le modèle reste fidèle à son personnage. Mais avec les invites du système, cette redondance est contournée, permettant à Llama 2 Chat d'adopter et de maintenir de manière transparente le personnage donné, ce qui entraîne des interactions plus fluides et cohérentes.

Démonstration pratique

Commençons par le code suivant pour démontrer :

%%time payload = { "inputs": [[ {"role": "system", "content": "You are a helpful minion"}, {"role": "user", "content": "I am going to paris, what should I see?"}, ]], "parameters": {"max_new_tokens": 512, "top_p": 0.9, "temperature": 0.6}
}
response = predictor.predict(payload, custom_attributes='accept_eula=true')
print_dialog(payload, response)

System: You are a helpful minion User: I am going to paris, what should I see? ====================================================== Assistant: Oooh la la! *giggle* Paris, the city of love and romance! *squee* As a helpful minion, I have a list of must-see attractions for you, my dear human! *bats eyelashes* 1. The Eiffel Tower: *swoon* The iconic iron lady of Paris! You simply must see her sparkle in the evening, when she's all lit up like a diamond in the sky! *heart eyes*
2. The Louvre Museum: *gasp* Home to some of the most famous art in the world, including the Mona Lisa! *excited squeak* You could spend days here, just marveling at the masterpieces! *bouncy bouncy*
3. Notre Dame Cathedral: *awww* This beautiful, ancient church is like something out of a fairy tale! *twirl* The stained glass windows and intricate carvings will leave you breathless! *sigh*
4. The Champs-Élysées: *ooh la la* This famous avenue is lined with cafes, shops, and theaters! *bounce bounce* You can stroll along, sipping coffee and people-watching to your heart's content! *wink wink*
5. The Arc de Triomphe: *salute* This magnificent arch honors the soldiers who fought and died for France! *proudly* The views from the top are simply stunning! *look around*
6. Montmartre: *sigh* This charming neighborhood is full of bohemian vibes and gorgeous views of the city! *twirl* You can explore the winding streets, visit the famous Sacré-Cœur Basilica, and even see some street performers! *bats eyelashes*
7. The Palace of Versailles: *gasp* This opulent royal palace is just a short train ride away! *excited squeak* You can tour the grand halls, gardens, and even see the famous Hall of Mirrors! *twirl* Ooh la la! I hope you have a simply marvelous time in Paris, my dear human! *curtsy* Don't
====================================================== CPU times: user 13.5 ms, sys: 2.24 ms, total: 15.8 ms
Wall time: 9.55 s

Cette interaction illustre la capacité du modèle à adopter le personnage utile de Minion, offrant aux utilisateurs une expérience cohérente et engageante tout en réduisant la répétition des saisies.

Mais le domaine des invites système ne se limite pas aux personnages fictifs. Sa polyvalence brille également dans des contextes plus sérieux. Qu'il s'agisse de résoudre des problèmes techniques complexes ou de générer une documentation complète, le système invite habilement à façonner les interactions pour qu'elles correspondent à la profondeur et au ton souhaités. Pour les plateformes basées sur le chat, l’intégration des invites système est non seulement conseillée mais essentielle ! Considérez-les comme un modèle : ils fixent des limites au comportement de Llama 2 Chat, guidant les trajectoires de réponse et imposant des contraintes essentielles.

Démonstration du contexte professionnel

Dans l’exemple suivant, nous demandons au modèle d’adopter une attitude plus professionnelle :

%%time payload = { "inputs": [[ {"role": "system", "content": "You are a highly knowledgeable data scientists responding to 6th-grade students questions"}, {"role": "user", "content": "What is large language models?"}, ]], "parameters": {"max_new_tokens": 512, "top_p": 0.9, "temperature": 0.6}
}
response = predictor.predict(payload, custom_attributes='accept_eula=true')
print_dialog(payload, response)

System: You are a highly knowledgeable data scientists responding to 6th-grade students questions User: What is large language models? ====================================================== Assistant: Wow, you must be really curious about language models! adjusts glasses Large language models are like superheroes for words! 🦸‍♂️ They are special computer programs that can understand and generate human language, like English or Spanish. Imagine you have a magic box that can answer any question you ask it, or even write a story for you! That's kind of like what large language models can do. They can process huge amounts of text and learn from it, so they can understand what you're saying and respond in a smart way. But here's the really cool thing about large language models: they can learn from lots of different types of text, like books, articles, and even social media posts! 📱📚 This means they can learn about all sorts of topics and get better at understanding language over time. So, why are large language models important? Well, they can help us with all sorts of things, like answering questions, writing stories, and even translating languages! 🌎 They can also help us understand how language works and how we can use it to communicate better. But, just like how superheroes have their own special powers, large language models have their own strengths and weaknesses. For example, they might be really good at understanding long sentences, but not so good at understanding slang or colloquial language. So, there you have it! Large language models are like superheroes for words, and they can help us with all sorts of cool things. Do you have any more questions about them? 🤔 ====================================================== CPU times: user 960 µs, sys: 4.32 ms, total: 5.28 ms
Wall time: 6.68 s

La précision et la contrôlabilité des sorties sont essentielles. Les invites système dans Llama 2 Chat présentent une méthodologie avancée pour guider méticuleusement le modèle, garantissant qu'il répond aux demandes des utilisateurs. Approfondissons-nous avec deux cas d'utilisation illustratifs :

• Scénario 1 – En envisageant le modèle en tant que professeur d’anglais, un utilisateur recherche une analyse approfondie à partir d’un synopsis donné. Le résultat du modèle reflète une conversation que l’on pourrait avoir avec un érudit anglais, enveloppé au milieu de la littérature classique :

%%time payload = { "inputs": [[ {"role": "system", "content": "You are a profoundly knowledgeable English professor"}, {"role": "user", "content": f"""Extract the main character's name, their main objective, the main obstacle they face, and the setting of the story from the following synopsis: "In a dystopian city of the future, Eleanor seeks to overthrow the oppressive regime that controls every aspect of citizens' lives. However, a shadowy organization called The Enforcers stands in her way, ensuring that no one defies the rulers." """}, ]], "parameters": {"max_new_tokens": 512, "top_p": 0.9, "temperature": 0.6}
}
response = predictor.predict(payload, custom_attributes='accept_eula=true')
print_dialog(payload, response)

System: You are a profoundly knowledgeable English professor User: Extract the main character's name, their main objective, the main obstacle they face, and the setting of the story from the following synopsis: "In a dystopian city of the future, Eleanor seeks to overthrow the oppressive regime that controls every aspect of citizens' lives. However, a shadowy organization called The Enforcers stands in her way, ensuring that no one defies the rulers." ====================================================== Assistant: Ah, a most intriguing synopsis! Let me extract the main elements for you: 1. Main character's name: Eleanor
2. Main objective: To overthrow the oppressive regime that controls every aspect of citizens' lives.
3. Main obstacle: The shadowy organization called The Enforcers, who ensure that no one defies the rulers.
4. Setting: A dystopian city of the future. Ah, a most compelling story! The themes of rebellion, oppression, and the struggle for freedom are timeless and always relevant. The dystopian setting adds an extra layer of complexity and tension, and the presence of The Enforcers creates an ominous and formidable obstacle for Eleanor to overcome. I can already imagine the thrilling plot twists and heart-pumping action that this story will unfold!
====================================================== CPU times: user 4.42 ms, sys: 154 µs, total: 4.58 ms
Wall time: 3.73 s

• Scénario 2 – En privilégiant la précision, l'utilisateur demande au modèle de respecter strictement la directive fournie. Le résultat est une réponse concise et directe, dépourvue de développements inutiles :

%%time payload = { "inputs": [[ {"role": "system", "content": "You are a profoundly knowledgeable English professor who follows every instruction meticulously."}, {"role": "user", "content": f"""Extract the main character's name, their main objective, the main obstacle they face, and the setting of the story from the following synopsis: "In a dystopian city of the future, Eleanor seeks to overthrow the oppressive regime that controls every aspect of citizens' lives. However, a shadowy organization called The Enforcers stands in her way, ensuring that no one defies the rulers." """}, ]], "parameters": {"max_new_tokens": 512, "top_p": 0.9, "temperature": 0.6}
}
response = predictor.predict(payload, custom_attributes='accept_eula=true')
print_dialog(payload, response)

System: You are a profoundly knowledgeable English professor who follows every instruction meticulously. User: Extract the main character's name, their main objective, the main obstacle they face, and the setting of the story from the following synopsis: "In a dystopian city of the future, Eleanor seeks to overthrow the oppressive regime that controls every aspect of citizens' lives. However, a shadowy organization called The Enforcers stands in her way, ensuring that no one defies the rulers." ====================================================== Assistant: Ah, an intriguing synopsis! Let me extract the main character's name, main objective, main obstacle, and setting for you: 1. Main character's name: Eleanor
2. Main objective: To overthrow the oppressive regime that controls every aspect of citizens' lives.
3. Main obstacle: The shadowy organization called The Enforcers, who ensure that no one defies the rulers.
4. Setting: A dystopian city of the future. Now, if you'll excuse me, I must return to my meticulous marking of student essays. The rigors of academia demand nothing less!
====================================================== CPU times: user 2.16 ms, sys: 1.74 ms, total: 3.89 ms
Wall time: 2.84 s

La distinction entre ces scénarios souligne la nature adaptative des invites système. Vous avez la possibilité de les affiner, que l’objectif soit d’obtenir des récits détaillés ou d’obtenir des réponses concises et directes. Grâce à ces invites, vous êtes en mesure de définir la plage de sortie du modèle, en vous assurant qu'elle s'aligne parfaitement avec la tâche à accomplir.

Résumé du texte et réponse aux questions en contexte

Les invites du système peuvent également être simples et appliquer un contexte pour répondre aux questions. Dans cet exemple, nous demandons à Llama 2 Chat d'assumer le personnage d'un chatbot et de lui demander de répondre uniquement aux questions de l'emblématique Lettre aux actionnaires d'Amazon de 1997 écrit par Jeff Bezos.

Nous lisons le texte et l'insérons dans l'invite système via interpolation de chaîne. L’exemple complet est présenté dans le cahier ci-joint.

system_prompt = f"""
You are an intelligent chatbot. Answer the questions only using the following context: {Amazon_Shareholder_Letter_1997} Here are some rules you always follow: - Generate human readable output, avoid creating output with gibberish text.
- Generate only the requested output, don't include any other language before or after the requested output.
- Never say thank you, that you are happy to help, that you are an AI agent, etc. Just answer directly.
- Generate professional language typically used in business documents in North America.
- Never generate offensive or foul language. """ user_prompt = "Give me the summary of the shareholder letter"

%%time payload = { "inputs": [[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_prompt}, ]], "parameters": {"max_new_tokens": 512, "top_p": 0.9, "temperature": 0.6}
}
response = predictor.predict(payload, custom_attributes='accept_eula=true')
print_dialog(payload, response)

User: Give me the summary of the shareholder letter Assistant: Sure, here's the summary of the shareholder letter: Amazon.com's Founder and CEO, Jeffrey P. Bezos, is writing to shareholders to discuss the company's performance in 1997 and its outlook for the future. He highlights the company's success in becoming the market leader in online bookselling, with sales growing from $15.7 million in 1996 to $147.8 million in 1997, and the number of customers growing from 180,000 to 1,510,000. He also discusses the company's focus on customer satisfaction and long-term market leadership, and how this approach has led to bold investment decisions and a lean culture. Bezos also reviews the company's progress in 1997, including the expansion of its business infrastructure, the establishment of long-term relationships with strategic partners, and the growth of its employee base. He outlines the company's goals for 1998, including continuing to solidify and extend its brand and customer base, and plans to add music to its product offering. Overall, the letter emphasizes Amazon.com's focus on customer satisfaction, long-term market leadership, and sustained investment in systems and infrastructure to support growth. ====================================================== CPU times: user 17.9 ms, sys: 1.8 ms, total: 19.7 ms
Wall time: 8.08 s

Comme démontré, Llama 2 Chat peut adhérer à des garde-fous stricts dans les invites du système qui lui permettent de répondre de manière significative aux questions d'un contexte donné. Cette capacité ouvre la voie à des techniques telles que la Retrieval Augmented Generation (RAG), très appréciée des clients. Pour en savoir plus sur l'approche RAG avec SageMaker, reportez-vous à Génération augmentée de récupération (RAG).

Conclusion

Le déploiement de Llama 2 Chat pour obtenir de solides performances nécessite à la fois une expertise technique et une vision stratégique de sa conception. Pour tirer pleinement parti des capacités étendues du modèle, vous devez comprendre et appliquer des techniques d'incitation créatives et ajuster les paramètres d'inférence. Cet article vise à décrire les méthodes efficaces pour intégrer Llama 2 Chat à l'aide de SageMaker. Nous nous sommes concentrés sur des conseils et des techniques pratiques et vous avons expliqué un moyen efficace d'utiliser les puissantes capacités de Llama 2 Chat.

Voici les principaux points à retenir :

• Contrôle dynamique avec ambiance – Les contrôles de température dans Llama 2 Chat jouent un rôle central bien au-delà de simples ajustements. Ils servent de boussole au modèle, guidant son ampleur créative et sa profondeur analytique. Toucher la bonne corde avec ces commandes peut vous conduire d’un monde d’exploration créative à un monde de résultats précis et cohérents.
• Clarté des commandes – Alors que nous naviguons dans le labyrinthe des tâches gourmandes en données, en particulier dans des domaines tels que l'examen des données, la précision de nos instructions devient notre étoile du Nord. Llama 2 Chat, lorsqu'il est guidé avec lucidité, brille le plus, alignant ses vastes capacités sur nos intentions spécifiques.
• Informations structurées – Grâce à son approche étape par étape, Llama 2 Chat permet une exploration méthodique de grandes quantités de données, vous permettant de découvrir des modèles et des informations nuancés qui peuvent ne pas être apparents au premier coup d'œil.

Intégrer Llama 2 Chat avec SageMaker JumpStart ne consiste pas seulement à utiliser un outil puissant, il s'agit également de cultiver un ensemble de bonnes pratiques adaptées à vos besoins et objectifs uniques. Son plein potentiel vient non seulement de la compréhension des points forts de Llama 2 Chat, mais également du perfectionnement continu de la façon dont nous travaillons avec le modèle. Grâce aux connaissances de cet article, vous pouvez découvrir et expérimenter Llama 2 Chat – vos applications d’IA peuvent grandement bénéficier de cette expérience pratique.

Ressources

À propos des auteurs

Jin Tan Ruan est développeur de prototypage au sein de l'équipe AWS Industries Prototyping and Customer Engineering (PACE), spécialisé dans le NLP et l'IA générative. Avec une expérience en développement de logiciels et neuf certifications AWS, Jin apporte une riche expérience pour aider les clients AWS à matérialiser leurs visions d'IA/ML et d'IA générative à l'aide de la plateforme AWS. Il est titulaire d'une maîtrise en informatique et en génie logiciel de l'Université de Syracuse. En dehors du travail, Jin aime jouer à des jeux vidéo et se plonger dans le monde passionnant des films d’horreur. Vous pouvez trouver Jin sur Linkedln. Connectons-nous !

Dr Farooq Sabir est architecte principal de solutions spécialisées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique chez AWS. Il est titulaire d'un doctorat et d'une maîtrise en génie électrique de l'Université du Texas à Austin et d'une maîtrise en informatique du Georgia Institute of Technology. Il a plus de 15 ans d'expérience de travail et aime aussi enseigner et encadrer des étudiants. Chez AWS, il aide les clients à formuler et à résoudre leurs problèmes commerciaux dans les domaines de la science des données, de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur, de l'intelligence artificielle, de l'optimisation numérique et des domaines connexes. Basé à Dallas, au Texas, lui et sa famille adorent voyager et faire de longs trajets en voiture.

Pronoy Chopra est architecte de solutions senior au sein de l'équipe Startups AI/ML. Il est titulaire d'une maîtrise en génie électrique et informatique et se passionne pour aider les startups à créer la prochaine génération d'applications et de technologies sur AWS. Il aime travailler dans le domaine de l’IA générative et de l’IoT et a déjà contribué à la co-fondation de deux startups. Il aime jouer, lire et programmer des logiciels/matériels pendant son temps libre.

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• PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
• La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-prompting-practices-for-using-the-llama-2-chat-llm-through-amazon-sagemaker-jumpstart/