Skalowanie MLOps do zarządzania wieloma modelami uczenia maszynowego jest kluczowe w złożonych projektach. Artykuł opisuje, jak narzędzia takie jak Apache Airflow, MLflow i konteneryzacja pomagają automatyzować i usprawniać cykl życia wielu modeli, rozwiązując problemy z gromadzeniem danych, wdrażaniem i skalowalnością systemu.

Artykuł bada metodę RLHF jako sposób na wzbogacenie modeli językowych o głębsze zrozumienie skomplikowanych koncepcji. Podkreśla wyzwania związane z dostępnością i kosztami zgromadzenia danych przez ekspertów. Omawia także, jak RLHF znacząco poprawiło ChatGPT w porównaniu do oryginalnego GPT-3.

Modele zero-shot są pomocne przy prototypowaniu projektów z zakresu uczenia maszynowego, ponieważ z reguły nie potrzebują dodatkowego treningu do działania. Szczególnie dobrze radzi sobie CLIP - popularny model od OpenAI.