Llama 2 står i forkant av AI-innovasjon, og omfatter en avansert autoregressiv språkmodell utviklet på et sofistikert transformatorfundament. Den er skreddersydd for å adressere et mangfold av applikasjoner i både kommersielle og forskningsmessige domener med engelsk som den primære språklige konsentrasjonen. Modellparametrene skalerer fra imponerende 7 milliarder til bemerkelsesverdige 70 milliarder. Llama 2 demonstrerer potensialet til store språkmodeller (LLMs) gjennom sine raffinerte evner og nøyaktig innstilte ytelse.

Meta dykker dypere inn i Llama 2s arkitektur og avslører at modellens finjustering blander overvåket finjustering (SFT) med forsterkende læring hjulpet av menneskelig tilbakemelding (RLHF). Denne kombinasjonen prioriterer samsvar med menneskesentriske normer, og skaper en balanse mellom effektivitet og sikkerhet. Bygget på et stort reservoar av 2 billioner tokens, gir Llama 2 både forhåndstrente modeller for mangfoldig naturlig språkgenerering og den spesialiserte Llama-2-Chat-varianten for chat-assistentroller. Uavhengig av en utviklers valg mellom den grunnleggende eller den avanserte modellen, Meta's veiledning for ansvarlig bruk er en uvurderlig ressurs for modellforbedring og tilpasning.

For de som er interessert i å lage interaktive applikasjoner, er Llama 2 Chat et godt utgangspunkt. Denne samtalemodellen gjør det mulig å bygge tilpassede chatbots og assistenter. For å gjøre det enda mer tilgjengelig, kan du enkelt distribuere Llama-2-Chat-modeller Amazon SageMaker JumpStart. Et tilbud fra Amazon SageMaker, SageMaker JumpStart gir en enkel måte å distribuere Llama-2 modellvarianter direkte gjennom Amazon SageMaker Studio notatbøker. Dette gjør det mulig for utviklere å fokusere på applikasjonslogikken sin mens de drar nytte av SageMaker-verktøy for skalerbar AI-modellopplæring og hosting. SageMaker JumpStart gir også enkel tilgang til det omfattende SageMaker-biblioteket med algoritmer og forhåndstrente modeller.

I dette innlegget utforsker vi beste fremgangsmåter for å spørre Llama 2 Chat LLM. Vi fremhever viktige, raske designtilnærminger og metoder ved å gi praktiske eksempler.

Forutsetninger

For å prøve ut eksemplene og anbefalte beste fremgangsmåter for Llama 2 Chat på SageMaker JumpStart, trenger du følgende forutsetninger:

Spørreteknikker

Spørring, i sammenheng med språkmodeller og kunstig intelligens, refererer til praksisen med å gi en modell et spesifikt input eller signal for å fremkalle en ønsket respons. Denne inngangen fungerer som en guide eller et hint til modellen om hva slags utgang som forventes. Spørsmålsteknikker varierer i kompleksitet og kan variere fra enkle spørsmål til detaljerte scenarier. Avanserte teknikker, for eksempel nullskudd, få-skudd og tankekjede, avgrenser input på en måte som leder modellen til å gi mer presise eller detaljerte svar. Ved å bruke modellens iboende kunnskap og resonneringskapasitet, veileder disse teknikkene modellen effektivt til å takle oppgaver på bestemte måter.

Vi bryter ned innspillene og forklarer ulike komponenter i neste avsnitt. Vi starter med å dele noen eksempler på hvordan ulike promptteknikker ser ut. Eksemplene vises alltid i to kodeblokker. Den første kodeblokken er inngangen, og den andre viser utdataene til modellen.

Zero-shot-melding

Denne metoden innebærer å presentere en språkmodell med en oppgave eller et spørsmål den ikke er spesifikt trent for. Modellen reagerer deretter basert på sin iboende kunnskap, uten forutgående eksponering for oppgaven.

%%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

Spørre om få skudd

I denne tilnærmingen mottar en språkmodell et begrenset antall håndfull eksempler, eller skudd, av en oppgave før du møter en ny forekomst av den samme oppgaven. Disse eksemplene fungerer som en veiledning, og viser modellen hvordan lignende oppgaver tidligere ble løst. Tenk på det som å gi maskinen en kort veiledning for å forstå oppgaven mer effektivt.

%%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

Tankekjede

Denne tilnærmingen øker resonneringsevnen til LLM-er i intrikate oppgaver. Ved å bruke en sekvens av strukturerte resonnementtrinn, demonstrerer ekspansive språkmodeller ofte forbedret resonnement gjennom denne tankekjeden.

%%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

I det foregående eksemplet var Llama 2 Chat i stand til å anta personligheten til en profesjonell som har domenekunnskap og var i stand til å demonstrere resonnementet for å komme til en konklusjon.

Lama 2 Chat-inferensparametere

Effektive spørrestrategier kan veilede en modell for å gi spesifikke resultater. For de som søker et bedre nivå av kontroll over disse utgangene, introduserer Llama 2 Chat et omfattende sett med inferensparametere:

• max_new_tokens – Definerer lengden på modellens utdata. Det er viktig å merke seg at dette ikke direkte oversettes til ordtelling på grunn av modellens unike vokabular. Et enkelt symbol kan representere mer enn ett engelsk ord.
• temperatur – Påvirker tilfeldigheten til utgangen. En høyere verdi oppmuntrer til mer kreative, om enn noen ganger divergerende, utganger.
• topp_s – Denne parameteren lar deg finjustere konsekvensen av modellens svar. En lavere verdi gir mer direkte og spesifikke svar, mens en høyere gir varierte svar.

Når du prøver å stille inn utgangen, anbefales det å justere enten temperature or top_p individuelt, ikke i tandem. Selv om disse parameterne er valgfrie, kan deres strategiske anvendelse påvirke modellens retning mot det tiltenkte resultatet betydelig.

Introduksjon til systemforespørsler

Llama 2 Chat bruker en transformativ funksjon kalt systemmeldinger. Disse spørsmålene fungerer som kontekstuelle rammer, og styrer modellens påfølgende svar. Ved å sette konteksten, stilen eller tonen foran en primær spørring, styrer systemforespørsler effektivt modellen, og sikrer justering med ønskede utdata. Denne evnen viser seg å være uunnværlig, spesielt når målet er å opprettholde en viss persona gjennom lengre dialoger.

I våre tidligere eksempler setter følgende del av inndata systemkonteksten:

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

Når du implementerer Llama 2s chat-funksjoner, er det nødvendig å justere inngangssyntaksen med modellens finjustering, for å sikre optimale resultater. Den er strukturert som følger:

• System – En melding om å veilede chatboten for en karakterprofil du velger. Den kan skreddersys etter dine preferanser (som "du er en undersåtter"). Hvis du utelater dette, vil ikke modellen lenger ha en standard generisk profil. Det vil generere svar uten noen spesifikk karakter eller adferdsveiledning.

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

• Bruker – En melding fra en bruker.

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

• Assistent – Utgangsresultatet fra modellen.

For å bedre forstå kraften i systemforespørsler, bør du vurdere Llama 2 Chat å adoptere personaen til en Minion, en animert filmkarakter. I tradisjonelle interaksjoner vil hver brukerkommando begynne med en forløper ("du er en hjelpsom minion") for å sikre at modellen forblir i karakter. Men med systemmeldinger omgås denne redundansen, og lar Llama 2 Chat sømløst omfavne og opprettholde den gitte personaen, noe som resulterer i mer flytende og sammenhengende interaksjoner.

Praktisk demonstrasjon

La oss starte med følgende kode for å demonstrere:

%%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

Denne interaksjonen eksemplifiserer modellens dyktighet i å ta i bruk den nyttige Minion-personaen, og tilbyr brukerne en konsistent og engasjerende opplevelse samtidig som den reduserer gjentakelse av input.

Men området for systemmeldinger er ikke begrenset til fiktive karakterer. Dens allsidighet skinner også i mer seriøse sammenhenger. Enten det er å ta opp intrikate tekniske problemer eller generere omfattende dokumentasjon, vil systembeskjeder forme interaksjoner for å matche ønsket dybde og tone. For chat-baserte plattformer er integrering av systemmeldinger ikke bare tilrådelig, men viktig! Tenk på dem som blåkopi: de setter grenser for Llama 2 Chats oppførsel, styrer responsbaner og pålegger viktige begrensninger.

Profesjonell kontekst demonstrasjon

I dette neste eksempelet ber vi modellen om å anta en mer profesjonell oppførsel:

%%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

Nøyaktigheten og kontrollerbarheten til utgangene er avgjørende. Systemmeldinger i Llama 2 Chat presenterer en avansert metodikk for å omhyggelig veilede modellen, og sikre at den oppfyller brukerkravene. La oss fordype oss dypere med to illustrerende brukstilfeller:

• Scenario 1 – En bruker ser for seg modellen som en engelsk kunnskapsprofessor, og søker en dybdeanalyse fra en gitt synopsis. Modellens utgang speiler en samtale man kan ha med en engelsk lærd, innhyllet i klassisk litteratur:

%%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

• Scenario 2 – Ved å prioritere presisjon, instruerer brukeren modellen til å følge de gitte direktivene strengt. Resultatet er et kortfattet, direkte svar uten unødvendige utdypninger:

%%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

Skillet mellom disse scenariene understreker den adaptive karakteren til systemmeldinger. Du har fleksibiliteten til å finjustere dem, enten målet er å fremkalle detaljerte fortellinger eller få kortfattede, direkte svar. Gjennom disse instruksjonene får du fullmakt til å definere modellens utgangsområde, og sikre at den er sømløst på linje med oppgaven.

Tekstoppsummering og svar på spørsmål i konteksten

Systemforespørsler kan også være enkle og fremtvinge kontekst for å svare på spørsmål. I dette eksemplet ber vi Llama 2 Chat om å påta seg personaen til en chatbot og få den til å svare kun på spørsmål fra den ikoniske 1997 Amazon-aksjonærbrev skrevet av Jeff Bezos.

Vi leser teksten og setter den inn i systemledeteksten gjennom strenginterpolering. Det komplette eksemplet er vist i den medfølgende notatboken.

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

Som vist kan Llama 2 Chat følge strenge rekkverk innenfor systemforespørsler som lar den svare på spørsmål fra en gitt kontekst på en meningsfull måte. Denne evnen baner vei for teknikker som Retrieval Augmented Generation (RAG), som er ganske populær blant kunder. For å lære mer om RAG-tilnærmingen med SageMaker, se Retrieval Augmented Generation (RAG).

konklusjonen

Å distribuere Llama 2 Chat for å oppnå sterk ytelse krever både teknisk ekspertise og strategisk innsikt i designet. For å fullt ut dra nytte av modellens omfattende evner, må du forstå og bruke kreative prompteteknikker og justere slutningsparametere. Dette innlegget tar sikte på å skissere effektive metoder for å integrere Llama 2 Chat med SageMaker. Vi fokuserte på praktiske tips og teknikker og forklarte en effektiv vei for deg å bruke Llama 2 Chat sine kraftige muligheter.

Følgende er viktige takeaways:

• Dynamisk kontroll med stemning – Temperaturkontrollene i Llama 2 Chat har en sentral rolle langt utover enkle justeringer. De fungerer som modellens kompass, og styrer dens kreative bredde og analytiske dybde. Å slå den rette akkorden med disse kontrollene kan lede deg fra en verden av kreativ utforskning til en med presise og konsistente utganger.
• Kommando klarhet – Når vi navigerer i labyrinten av datatunge oppgaver, spesielt i områder som datagjennomganger, blir presisjonen i instruksjonene vår nordstjerne. Llama 2 Chat, når den veiledes med klarhet, skinner klarest, og tilpasser dens enorme evner til våre spesifikke intensjoner.
• Strukturert innsikt – Med sin trinnvise tilnærming muliggjør Llama 2 Chat metodisk utforskning av enorme mengder data, slik at du kan oppdage nyanserte mønstre og innsikter som kanskje ikke er tydelige ved første øyekast.

Å integrere Llama 2 Chat med SageMaker JumpStart handler ikke bare om å bruke et kraftig verktøy – det handler om å dyrke et sett med beste praksis skreddersydd for dine unike behov og mål. Dens fulle potensial kommer ikke bare fra å forstå Llama 2 Chats styrker, men også fra pågående foredling av hvordan vi jobber med modellen. Med kunnskapen fra dette innlegget kan du oppdage og eksperimentere med Llama 2 Chat – AI-applikasjonene dine kan ha stor nytte av denne praktiske opplevelsen.

Ressurser

Om forfatterne

Jin Tan Ruan er en Prototyping-utvikler i AWS Industries Prototyping and Customer Engineering (PACE)-teamet, som spesialiserer seg på NLP og generativ AI. Med bakgrunn fra programvareutvikling og ni AWS-sertifiseringer, bringer Jin med seg et vell av erfaring for å hjelpe AWS-kunder med å materialisere deres AI/ML og generative AI-visjoner ved å bruke AWS-plattformen. Han har en mastergrad i informatikk og programvareteknikk fra University of Syracuse. Utenom jobben liker Jin å spille videospill og fordype seg i den spennende verdenen av skrekkfilmer. Du kan finne Jin på Linkedln. La oss koble til!

Dr. Farooq Sabir er senior spesialistløsningsarkitekt for kunstig intelligens og maskinlæring ved AWS. Han har PhD- og MS-grader i elektroteknikk fra University of Texas i Austin og en MS i informatikk fra Georgia Institute of Technology. Han har over 15 års arbeidserfaring og liker også å undervise og veilede studenter. Hos AWS hjelper han kunder med å formulere og løse forretningsproblemer innen datavitenskap, maskinlæring, datasyn, kunstig intelligens, numerisk optimalisering og relaterte domener. Basert i Dallas, Texas, elsker han og familien å reise og dra på lange bilturer.

Pronoy Chopra er en senior løsningsarkitekt med Startups AI/ML-teamet. Han har en mastergrad i elektro- og datateknikk og brenner for å hjelpe startups med å bygge neste generasjon applikasjoner og teknologier på AWS. Han liker å jobbe i det generative AI- og IoT-domenet og har tidligere vært med på å grunnlegge to startups. Han liker å spille, lese og programmere programvare/maskinvare på fritiden.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-prompting-practices-for-using-the-llama-2-chat-llm-through-amazon-sagemaker-jumpstart/