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Zinn Hub上的人工智能微调适用于拥有基础模型并需要其根据自身数据运行的团队。这里的Zinners准备训练集，运行监督微调和适配器训练，根据保留集评估结果，并交付一个您可以从自己的应用程序调用的模型或端点。
首先描述您的任务、数据量以及“更好”在数字上会是什么样子。在这里比较专家，然后查看数据科学与机器学习 — 机器学习和深度学习 Zinners通常涵盖周围的管道工作。
当您需要一致的格式、专业的风格或基础模型总是出现细微错误的狭窄任务时，微调会有所帮助。它不能可靠地添加新事实——这通常是一个检索问题，通过嵌入和搜索解决。一个好的Zinner会在报价训练之前告诉您是哪种情况。
这完全取决于任务，任何在未看到您的数据的情况下给出的具体数字都是猜测。格式一致性任务通常比领域推理任务需要更少的示例。与Zinner分享您拥有的样本，并要求他们评估充足性，作为在进行全面训练之前的一小部分工作。
每个Zinner都设定自己的价格，并在列表中以美元 upfront 显示。计算成本是单独的，取决于您选择的提供商和模型，因此请明确询问列出的价格是否包含训练计算或假设您提供账户。在您下单之前以书面形式获得答复。
通常是调优模型或适配器权重、准备好的训练和评估数据集、一份比较调优与基础性能的评估报告，以及用于运行作业的脚本或配置。交付物因Zinner而异，因此请阅读列表并确认您是否收到可以自行重新训练的工件。
坚持使用模型在训练期间从未见过的保留测试集，并在工作开始前商定指标——精确匹配、格式合规性、样本的人工评分或任务特定准确性。与未调优的基础模型在同一集合上的比较是将改进声明转化为证据的关键。
在您发送任何数据之前，在订单消息中与Zinner商定数据处理方式：数据存储在哪里，通过哪个提供商，以及是否在结束时删除。如果可能，请首先分享一个经过编辑或合成的样本。Zinners经过身份和技能验证，您的付款将托管，直到订单完成。
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