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बड़े लैंग्वेज मॉडल्स का क्षेत्र तेज़ी से बढ़ा है, और Llama इसमें अलग नजर आता है। Llama 3 के साथ संभावनाएँ और बढ़ गई हैं। इसकी क्षमताएँ जानिए, इसे llama-cpp-python के साथ उपयोग करना सीखिए, और पैरामीटर्स समायोजित करके तथा बातचीत को निर्देशित करने के लिए विशेष भूमिकाएँ सौंपकर मॉडल के व्यवहार को नियंत्रित करना समझिए।
लैंग्वेज मॉडल्स केवल टेक्स्ट जनरेट करने से आगे बढ़कर, निर्देशित किए जाने पर स्ट्रक्चर्ड और संदर्भ-संवेदी रिस्पॉन्स भी दे सकते हैं। इस अध्याय में, आप सीखेंगे कि llama-cpp-python का उपयोग करके विशेष फ़ॉर्मैट्स में आउटपुट कैसे जनरेट करें, जिनमें डेटा इंटेग्रेशन के लिए JSON-कम्पैटिबल रिस्पॉन्स भी शामिल हैं। आप अलग-अलग टास्क्स के अनुरूप रिस्पॉन्स लाने के लिए प्रॉम्प्टिंग तकनीकों से Llama के आउटपुट को और परिष्कृत भी करेंगे। अंत में, आप ऐसे संवाद बनाएँगे जो कई एक्सचेंजेज़ में संदर्भ बनाए रखें, ताकि इंटरैक्शन अधिक स्वाभाविक हों।
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