このプラットフォームのリアルタイム・トレーニング・メカニズムは、完全な学習クローズドループを構築します。不正解が発見された場合、ユーザーはTrainボタンをクリックすることで正解を提出することができ、システムは微細なレベルでモデルパラメーターの調整を終了します。この即時学習機能は、独自の微調整アーキテクチャによって構築されています。まず、ベースとなるLLMの安定性が維持され、次にアダプター層によって高速反復が実現されます。バッチ再学習を必要とする従来のソリューションと比較して、この設計はモデルの精度を継続的に上昇させる。実運用データによると、30日間リアルタイムで訓練したシステムのエラー再発率は0.5%未満に低減できる。
この答えは記事から得たものである。RunLLM:エンタープライズAIテクニカルサポートアシスタントの作成について































