Fine-Tuning و LoRA برای مدل فارسی
تنظیم لحن سینا، اصطلاحات برند و قالب پاسخ — بدون جایگزینی RAG.
Fine-tune روی جفت سؤال/پاسخ تأییدشده متخصصان انجام میشود. هدف: لحن ساینا، فرمت bullet و پرهیز از اصطلاحات vendor — نه حفظ قوانین متغیر.
LoRA روی llama3.1 با Modelfile Ollama و dataset JSONL از چتهای anonymized پشتیبانی اجرا میشود.
نشانههایی که باید جدی بگیرید
- لحن نامناسب
- اصطلاحات انگلیسی زیاد
- فرمت ناسازگار
پس از پایلوت RAG موفق و جمعآوری ۵۰۰+ نمونه باکیفیت.
رزرو نوبت مشاورهمسیر اقدام گامبهگام
- آمادهسازی dataset
- LoRA train
- A/B با base
- استقرار modelfile
چارچوبهای مرتبط
مدارک را در پرتال آپلود کنید، فایل مرتبط را از مارکت بخرید، و قیف پروژه از مشاوره تا تحویل در یک حساب ۳۶۰ بماند.
افراد معمولاً اینها را هم میخوانند
هوش مصنوعی سازمانی و دستیار ساینا
چگونه از مدلهای زبانی، RAG و دستیار هوشمند برای آموزش، پشتیبانی و عملیات روزانه استفاده کنید.
هوش مصنوعیRAG و پایگاه برداری: معماری دانش سینا
بازیابی تقویتشده با تولید: chunking، embedding، hybrid search و rerank برای دستیار سازمانی.
هوش مصنوعیمهندسی پرامپت برای تیمهای سازمانی
قالب system/user، few-shot، chain-of-thought و guardrail برای خروجی پایدار فارسی.
محصولات و خدمات پیشنهادی
پرسشهای این موضوع
فصلی یا پس از تغییر برند/قالب؛ RAG روزانه reindex میشود.