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使用 MakerSuite 的调整功能快速生成高质量模型
作者 / Google 实验室产品经理 Pranay Bhatia
AI 正在改变开发者的工作方式，同时也使更多人有机会进行开发构建。在本文中，我们将向您介绍 MakerSuite 中的 "调整 (Tuning)" 功能，这将帮助您在几分钟内根据自己的特定需求自定义模型。
调整 (Tuning)
https://developers.generativeai.google/guide/model_tuning_guidance
什么是调整？
之前的文章
https://developers.googleblog.com/2023/09/make-with-makersuite-part1-introduction.html
少样本提示 (few-shot prompting)
https://developers.generativeai.google/guide/concepts.md#few-shot_prompts
微调与参数高效调整
您可能听说过对模型进行传统的 "微调 (fine-tuning)"。这就是通过将预训练的模型在一个较小的特定任务标记数据集上进行训练，从而使模型适应特定任务的过程。但由于当今的大语言模型 (LLM) 及其庞大的参数数量，重新训练这些模型变得非常复杂: 这需要机器学习专业知识、大量的数据和计算资源。
MakerSuite 中的调整使用了一种被称为 "参数高效调整 (Parameter Efficient Tuning，简称 PET)" 的技术，可以在无需传统微调的额外成本和复杂性的情况下生成定制的高质量模型。此外，PET 只需几百个数据点即可生成高质量的模型，减轻了开发者进行数据收集的负担。
只需几分钟即可在
MakerSuite 中调整模型
1. 创建调整的模型
2. 选择数据进行调整
您可以通过保存的数据提示来调整模型，也可以从 Google 表格或 CSV 文件中导入数据。在点击调整按钮之前，我们建议使用至少 100 个示例以获得最佳性能。
3. 查看调整的模型
4. 运行调整后的模型
如要开始使用新调整的模型，您可以创建新的文本或数据提示，然后从可用模型列表中选择新调整的模型。
MakerSuite: 一款功能强大、易于使用的调整工具
API
https://developers.generativeai.google/guide/model_tuning_guidance
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