WhiteLightning bietet eine Vielzahl erweiterter Konfigurationsoptionen zur Optimierung der Modellleistung: 1) Prompt-Optimierungsschleifen (-r-Parameter) verbessern die Datenqualität; 2) die Funktion zur Generierung von Randfällen (-generate-edge-cases) gewährleistet die Fähigkeit des Modells, mit komplexen Eingaben umzugehen; 3) die Möglichkeit, verschiedene große Sprachmodelle als Datengenerator zu wählen; 4) Anpassung des Datenvolumens pro Klasse über -target-volume-per-class; 5) Unterstützung für Bereitstellungsmethoden wie Docker-Container und GitHub Actions. Diese Optionen ermöglichen es den Entwicklern, den Prozess des Modelltrainings flexibel an die jeweiligen Bedürfnisse anzupassen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWhiteLightning: ein Open-Source-Tool zur Erstellung von leichtgewichtigen Offline-Textklassifikationsmodellen mit einem KlickDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil