LangSmithのファインチューニング用CLI smithtuneがFireworksAI_HQとbasetenで学習
Ankush Golaによると、smithtuneはLangSmithから軌跡を取得・選択・処理し、FireworksAI_HQとbasetenで学習し、結果をLangSmithで評価する。コードはlangchain-aiのGitHubリポジトリにある。
#fine-tuning
すべてのAIニュースを見るFireworks、LangSmith Fine-Tuningとsmithtuneのローンチ時トレーニングパートナーだと表明
Fireworksは、LangChainのLangSmith Fine-Tuningとsmithtuneのローンチ時トレーニングパートナーだと述べ、LangSmithのトレースからFireworks上のマネージドSFT、その後の評価とデプロイまでを、別のトレーニング基盤なしで1つのCLIで進める経路だと説明している。
Daniel van Strienが194MのGLiNER2モデルを学習し、Hugging Faceデータセットのタスクタグを提案
Hugging Face Jobsで約1.50ドルをかけて学習したこのモデルは、データセットの列名と先頭行からタスクタグと確率を提案する。Daniel van Strienによると、17分のファインチューニングで、最初の提案が所有者のタグと一致する割合は10%から69%に上がった。