วิธีการใช้ DBRX สำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ในปี 2026

โครงการฝึกอบรม AI มักไม่ล้มเหลวในระดับโมเดล พวกเขามักประสบปัญหาเมื่อการทดลอง เอกสารประกอบ และการอัปเดตผู้มีส่วนได้ส่วนเสียกระจัดกระจายอยู่ในเครื่องมือมากเกินไป

คู่มือนี้จะแนะนำคุณในการฝึกโมเดลด้วย Databricks DBRX ซึ่งเป็น LLMที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณสูงกว่าโมเดลชั้นนำอื่น ๆถึงสองเท่าพร้อมทั้งจัดการงานที่เกี่ยวข้องทั้งหมดอย่างเป็นระบบในClickUp

ตั้งแต่การตั้งค่าและการปรับแต่งไปจนถึงการสร้างเอกสารและการอัปเดตข้ามทีม คุณจะเห็นว่าพื้นที่ทำงานแบบรวมศูนย์เดียวช่วยลดความสับสนและทำให้ทีมของคุณมุ่งเน้นไปที่การสร้างแทนที่จะค้นหา 🛠

DBRX คืออะไร?

DBRX เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ทรงพลังและเปิดกว้าง ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการฝึกอบรมและอนุมานโมเดล AI สำหรับองค์กรเนื่องจากเป็นโอเพนซอร์สภายใต้Databricks Open Model License ทีมงานของคุณจึงสามารถเข้าถึงน้ำหนักและสถาปัตยกรรมของโมเดลได้อย่างเต็มที่ ทำให้คุณสามารถตรวจสอบ แก้ไข และนำไปใช้งานได้ตามเงื่อนไขของคุณเอง

มีสองรูปแบบ: DBRX Base สำหรับการฝึกฝนล่วงหน้าอย่างลึก และ DBRX Instruct สำหรับงานที่ปฏิบัติตามคำแนะนำได้ทันที

สถาปัตยกรรม DBRX และการออกแบบแบบผสมผสานผู้เชี่ยวชาญ

DBRX แก้ไขปัญหาโดยใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งแตกต่างจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบดั้งเดิมที่ใช้พารามิเตอร์จำนวนหลายพันล้านตัวในการคำนวณทุกครั้ง DBRX จะเปิดใช้งานเพียงบางส่วนของพารามิเตอร์ทั้งหมด (เฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องมากที่สุด) สำหรับแต่ละงานที่กำหนดเท่านั้น

คิดเสียว่ามันเป็นทีมของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง แทนที่ทุกคนจะทำงานกับทุกปัญหา ระบบจะทำการจัดสรรงานแต่ละอย่างไปยังผู้ที่เหมาะสมที่สุดตามเกณฑ์ที่ตรงกัน

ไม่เพียงแต่ช่วยลดเวลาในการตอบสนองเท่านั้น แต่ยังมอบประสิทธิภาพและผลลัพธ์ระดับสูงสุด พร้อมทั้งลดต้นทุนการคำนวณได้อย่างมีนัยสำคัญอีกด้วย

นี่คือภาพรวมอย่างรวดเร็วของข้อมูลจำเพาะหลัก:

ข้อมูลการฝึกอบรม DBRX และข้อกำหนดโทเค็น

ประสิทธิภาพของ LLM จะดีเพียงใดขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนเท่านั้น DBRX ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ถึง 12 ล้านล้านโทเคนซึ่งได้รับการคัดสรรอย่างพิถีพิถันโดยทีม Databricks โดยใช้เครื่องมือประมวลผลข้อมูลขั้นสูงของพวกเขา นี่คือเหตุผลที่ทำให้มันมีประสิทธิภาพสูงในการทดสอบมาตรฐานอุตสาหกรรม

นอกจากนี้ DBRX ยังมีหน้าต่างบริบทขนาด 32,000 โทเคน ซึ่งเป็นปริมาณข้อความที่โมเดลสามารถพิจารณาได้ในเวลาเดียวกัน หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การสรุปรายงานยาว การค้นหาข้อมูลในเอกสารทางกฎหมายที่ยาวหรือการพัฒนาระบบการค้นหาและเสริมสร้างการสร้างเนื้อหาขั้นสูง(RAG) เนื่องจากช่วยให้โมเดลสามารถรักษาบริบทได้โดยไม่ตัดหรือลืมข้อมูล

🎥 ชมวิดีโอนี้เพื่อดูว่าการประสานงานโครงการที่มีประสิทธิภาพสามารถเปลี่ยนแปลงกระบวนการฝึกอบรม AI ของคุณได้อย่างไร และขจัดปัญหาการสลับระหว่างเครื่องมือที่ไม่เชื่อมต่อกัน 👇🏽

วิธีการเข้าถึงและตั้งค่า DBRX

DBRX มีเส้นทางการเข้าถึงหลักสองเส้นทาง ซึ่งทั้งสองเส้นทางให้การเข้าถึงน้ำหนักของโมเดลอย่างเต็มที่ภายใต้ เงื่อนไขทางการค้าที่ยืดหยุ่น คุณสามารถใช้ Hugging Face เพื่อความยืดหยุ่นสูงสุด หรือเข้าถึงโดยตรงผ่าน Databricks เพื่อประสบการณ์ที่ผสานรวมมากขึ้น

เข้าถึง DBRX ผ่าน Hugging Face

สำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับความยืดหยุ่นและคุ้นเคยกับระบบนิเวศของ Hugging Face อยู่แล้ว การเข้าถึง DBRX ผ่าน Hub เป็นเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด ช่วยให้คุณผสานรวมโมเดลเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ transformers ที่มีอยู่เดิมได้อย่างง่ายดาย

นี่คือวิธีเริ่มต้น:

เข้าถึง DBRX ผ่าน Databricks

หากทีมของคุณใช้ Databricks สำหรับการวิศวกรรมข้อมูลหรือการเรียนรู้ของเครื่องอยู่แล้ว การเข้าถึง DBRX ผ่านแพลตฟอร์มเป็นวิธีที่ง่ายที่สุด มันช่วยลดความยุ่งยากในการตั้งค่าและให้คุณมีเครื่องมือทั้งหมดที่คุณต้องการสำหรับ MLOps อยู่ในที่ที่คุณทำงานอยู่แล้ว

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้ภายในพื้นที่ทำงาน Databricks ของคุณเพื่อเริ่มต้นใช้งาน:

แนวทางนี้ช่วยให้คุณเข้าถึงเครื่องมือต่างๆ ได้อย่างราบรื่น เช่น MLflow สำหรับการติดตามการทดลอง และ Unity Catalogสำหรับการกำกับดูแลโมเดล

วิธีปรับแต่ง DBRX และฝึกโมเดล AI แบบกำหนดเอง

โมเดลสำเร็จรูป ไม่ว่าจะทรงพลังเพียงใด ก็ไม่สามารถเข้าใจความละเอียดอ่อนเฉพาะของธุรกิจของคุณได้ เนื่องจาก DBRX เป็นโอเพนซอร์ส คุณสามารถปรับแต่งมันเพื่อสร้างโมเดลที่ปรับให้เข้ากับภาษาของบริษัทคุณหรือทำงานเฉพาะที่คุณต้องการให้จัดการได้

นี่คือสามวิธีทั่วไปที่คุณสามารถทำได้:

1. ปรับแต่ง DBRX ด้วยชุดข้อมูล Hugging Face

สำหรับทีมที่เพิ่งเริ่มต้นหรือกำลังทำงานในภารกิจทั่วไป ชุดข้อมูลสาธารณะจาก Hugging Face Hub เป็นแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยม ชุดข้อมูลเหล่านี้ถูกจัดรูปแบบไว้ล่วงหน้าและโหลดได้ง่าย ซึ่งหมายความว่าคุณไม่ต้องเสียเวลาหลายชั่วโมงในการเตรียมข้อมูลของคุณ

กระบวนการนี้ค่อนข้างตรงไปตรงมา:

2. ปรับแต่ง DBRX ด้วยชุดข้อมูลท้องถิ่น

คุณมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดโดยการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของคุณเอง ซึ่งช่วยให้คุณสามารถสอนโมเดลเกี่ยวกับคำศัพท์เฉพาะของบริษัท รูปแบบ และความรู้ในสาขาของคุณได้อย่างไรก็ตาม คุณต้องระลึกไว้เสมอว่ามันคุ้มค่าก็ต่อเมื่อข้อมูลของคุณสะอาดและเตรียมไว้อย่างดี และมีปริมาณเพียงพอ

ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อเตรียมข้อมูลภายในของคุณ:

3. ปรับแต่ง DBRX ด้วย StreamingDataset

หากชุดข้อมูลของคุณมีขนาดใหญ่เกินกว่าที่เครื่องของคุณจะรองรับได้ ไม่ต้องกังวล คุณสามารถใช้ไลบรารี Streaming Dataset ของ Databricks ได้ ไลบรารีนี้ช่วยให้คุณสามารถสตรีมข้อมูลโดยตรงจากพื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ในขณะที่โมเดลกำลังฝึกฝน แทนที่จะโหลดข้อมูลทั้งหมดเข้าสู่หน่วยความจำในคราวเดียว

นี่คือวิธีที่คุณสามารถทำได้:

💡เคล็ดลับมืออาชีพ: แทนที่จะสร้างแผนการฝึกอบรม DBRX จากศูนย์ ให้เริ่มต้นด้วยเทมเพลตแผนงานโครงการ AI และ Machine Learningของ ClickUp และปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของทีมคุณ มันให้โครงสร้างที่ชัดเจนสำหรับการวางแผนชุดข้อมูล, ระยะการฝึกอบรม, การประเมินผล, และการนำไปใช้, ทำให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การจัดระเบียบงานของคุณแทนที่จะสร้างโครงสร้างของกระบวนการทำงาน

กรณีการใช้งาน DBRX สำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI

การมีโมเดลที่ทรงพลังเป็นสิ่งหนึ่ง แต่การรู้ว่ามันโดดเด่นที่สุดตรงไหนคืออีกสิ่งหนึ่ง

เมื่อคุณไม่มีภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับจุดแข็งของโมเดล มันง่ายที่จะใช้เวลาและทรัพยากรไปกับการพยายามทำให้มันทำงานในที่ที่มันไม่เหมาะสม ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่ามาตรฐานและความหงุดหงิด

สถาปัตยกรรมและข้อมูลการฝึกอบรมที่เป็นเอกลักษณ์ของ DBRX ทำให้เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับกรณีการใช้งานที่สำคัญหลายประการขององค์กร การทราบถึงจุดแข็งเหล่านี้จะช่วยให้คุณปรับโมเดลให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนให้สูงสุด

การสร้างข้อความและการสร้างเนื้อหา

DBRX Instruct ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อปฏิบัติตามคำแนะนำและสร้างข้อความคุณภาพสูง ทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการทำงานอัตโนมัติในงานที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาหลากหลายประเภท หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่เป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญ ช่วยให้สามารถจัดการเอกสารยาวได้โดยไม่สูญเสียเนื้อหาหลัก

คุณสามารถใช้มันสำหรับ:

การสร้างโค้ดและการแก้ไขข้อผิดพลาด

ข้อมูลการฝึกอบรมส่วนใหญ่ของ DBRX ประกอบด้วยโค้ด ทำให้เป็นLLM ที่รองรับนักพัฒนาได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถช่วยเร่งวงจรการพัฒนาโดยการทำซ้ำงานเขียนโค้ดให้เป็นอัตโนมัติและช่วยในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

นี่คือวิธีการบางประการที่ทีมวิศวกรรมของคุณสามารถใช้ประโยชน์จากมันได้:

แอปพลิเคชัน RAG และแอปพลิเคชันที่มีบริบทยาว

การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาข้อมูลเพื่อสร้างเนื้อหา (Retrieval-Augmented Generation หรือ RAG)เป็นเทคนิคที่ทรงพลังซึ่งช่วยให้การตอบสนองของโมเดลมีพื้นฐานจากข้อมูลส่วนตัวของบริษัทคุณ อย่างไรก็ตาม ระบบ RAG มักประสบปัญหาเมื่อใช้กับโมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาดเล็ก ซึ่งบังคับให้ต้องแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนๆ อย่างเข้มงวดจนอาจสูญเสียบริบทที่สำคัญไป หน้าต่างบริบทขนาด 32K ของ DBRX จึงเป็นรากฐานที่ยอดเยี่ยมสำหรับการใช้งาน RAG ที่มีความแข็งแกร่ง

นี่ช่วยให้คุณสร้างเครื่องมือภายในที่ทรงพลัง เช่น:

วิธีการผสานการฝึกอบรม DBRX เข้ากับกระบวนการทำงานของทีมคุณ

โครงการฝึกอบรมโมเดล AI ที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เกี่ยวข้องเพียงแค่โค้ดและการคำนวณเท่านั้น แต่เป็นความร่วมมือระหว่างวิศวกร ML นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

เมื่อความร่วมมือนี้กระจัดกระจายอยู่ใน Jupyter notebooks, Slack channels, และเครื่องมือจัดการโครงการที่แยกต่างหาก, คุณกำลังสร้างการกระจายบริบท (context sprawl), ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ข้อมูลโครงการที่สำคัญกระจายอยู่ทั่วเครื่องมือมากเกินไป.

ClickUp แก้ไขปัญหานั้นให้คุณ แทนที่จะต้องสลับไปมาระหว่างเครื่องมือหลายอย่าง คุณจะได้รับพื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์ในที่เดียว ซึ่งรวมการจัดการโครงการ เอกสาร และการสื่อสารไว้ด้วยกัน—เพื่อให้การทดลองของคุณเชื่อมโยงกันตั้งแต่การวางแผน การดำเนินการ ไปจนถึงการประเมินผล

จัดการวงจรชีวิตโครงการ AI ทั้งหมดของคุณด้วย ClickUp

อย่าลืมติดตามการทดลองและความก้าวหน้า

เมื่อทำการทดลองหลายครั้ง ส่วนที่ยากที่สุดไม่ใช่การฝึกโมเดล แต่เป็นการติดตามสิ่งที่เปลี่ยนแปลงไปในระหว่างกระบวนการ. เวอร์ชันของชุดข้อมูลที่ใช้คืออะไร, อัตราการเรียนรู้ใดที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด, หรือการทดลองครั้งใดที่ถูกนำไปใช้จริง?

ClickUp ทำให้กระบวนการนี้ง่ายมากสำหรับคุณ คุณสามารถติดตาม การฝึกซ้อมแต่ละครั้ง แยกกันในClickUp Tasks และภายในงาน คุณสามารถใช้Custom Fieldsเพื่อบันทึก:

ด้วยวิธีนี้ ทุกการทดลองที่มีการบันทึกไว้จะสามารถค้นหาได้ เปรียบเทียบกับผู้อื่นได้ง่าย และสามารถทำซ้ำได้

เก็บเอกสารของแบบจำลองให้เชื่อมโยงกับงาน

คุณไม่จำเป็นต้องสลับไปมาระหว่าง Jupyter notebook, ไฟล์ README หรือกระทู้ใน Slack เพื่อทำความเข้าใจบริบทของงานทดลอง

ด้วยClickUp Docsคุณสามารถจัดระเบียบและเข้าถึงสถาปัตยกรรมโมเดล, สคริปต์เตรียมข้อมูล, หรือเมตริกการประเมินผลของคุณได้อย่างง่ายดายโดยการบันทึกไว้ในเอกสารที่สามารถค้นหาได้ และเชื่อมโยงโดยตรงกับงานทดลองที่เอกสารนั้นมาจาก

ให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถมองเห็นข้อมูลได้แบบเรียลไทม์

แดชบอร์ดของ ClickUpแสดงความคืบหน้าของการทดลองและปริมาณงานของทีมแบบเรียลไทม์ ฉัน

แทนที่จะรวบรวมการอัปเดตด้วยตนเองหรือส่งอีเมล แดชบอร์ดจะอัปเดตโดยอัตโนมัติตามข้อมูลในภารกิจของคุณ ทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถตรวจสอบได้ตลอดเวลา เห็นสถานะปัจจุบัน และไม่ต้องรบกวนคุณด้วยคำถาม "สถานะเป็นอย่างไรบ้าง?"

ด้วยวิธีนี้ คุณจะมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการทดลองแทนที่จะต้องรายงานผลด้วยตนเองอยู่ตลอดเวลา

เปลี่ยน AI ให้เป็นเพื่อนคู่คิดอัจฉริยะสำหรับโปรเจกต์ของคุณ

คุณไม่จำเป็นต้องค้นหาข้อมูลการฝึกอบรมเป็นสัปดาห์เพื่อสรุปผลการทดลองที่ผ่านมา เพียงแค่กล่าวถึง @Brain ในความคิดเห็นของงานใด ๆ แล้ว ClickUp Brain จะให้ความช่วยเหลือที่คุณต้องการพร้อมบริบทครบถ้วนของโครงการที่ผ่านมาและที่กำลังดำเนินการอยู่

คุณสามารถขอให้ Brain 'สรุปการทดลองของสัปดาห์ที่แล้วใน 5 ข้อ' หรือ 'ร่างเอกสารที่มีผลลัพธ์ของไฮเปอร์พารามิเตอร์ล่าสุด' และรับผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ได้ทันที

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

การเริ่มต้นโครงการฝึกอบรม DBRX เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น แต่มีข้อผิดพลาดทั่วไปบางประการที่อาจทำให้ความก้าวหน้าของคุณสะดุด การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้จะช่วยให้คุณประหยัดเวลา เงิน และความหงุดหงิดมากมาย

DBRX เทียบกับแพลตฟอร์มการฝึกอบรม AI อื่นๆ

การตัดสินใจเลือกแพลตฟอร์มฝึกอบรม AI เกี่ยวข้องกับการแลกเปลี่ยนพื้นฐาน: การควบคุมกับความสะดวกสบาย โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์และใช้ได้เฉพาะผ่าน API นั้นใช้งานง่ายแต่จะผูกคุณไว้กับระบบนิเวศของผู้ให้บริการรายนั้น

แบบจำลองน้ำหนักเปิดเช่น DBRX ให้การควบคุมอย่างสมบูรณ์ แต่ต้องการความเชี่ยวชาญทางเทคนิคและโครงสร้างพื้นฐานมากขึ้น การเลือกนี้อาจทำให้คุณรู้สึกติดขัด ไม่แน่ใจว่าจะเลือกเส้นทางใดที่สนับสนุนเป้าหมายระยะยาวของคุณได้จริง—ซึ่งเป็นความท้าทายที่ทีมหลาย ๆ ทีมเผชิญในระหว่างการนำ AI มาใช้

ตารางนี้แสดงรายละเอียดความแตกต่างที่สำคัญเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล

DBRX เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมเมื่อคุณต้องการควบคุมโมเดลอย่างเต็มที่ ต้องโฮสต์เองเพื่อความปลอดภัยหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนด หรือต้องการความยืดหยุ่นของใบอนุญาตเชิงพาณิชย์แบบอนุญาตให้ใช้ได้กว้างขวาง หากคุณไม่มีโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่เฉพาะเจาะจง หรือคุณให้ความสำคัญกับความรวดเร็วในการออกสู่ตลาดมากกว่าการปรับแต่งอย่างลึกซึ้ง ทางเลือกที่ใช้ API อาจเหมาะสมกว่า

เริ่มต้นฝึกฝนอย่างชาญฉลาดด้วย ClickUp

DBRX มอบรากฐานที่พร้อมสำหรับองค์กรในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ปรับแต่งได้เอง พร้อมความโปร่งใสและการควบคุมที่คุณจะไม่ได้รับจากโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ สถาปัตยกรรม MoE ที่มีประสิทธิภาพช่วยลดค่าใช้จ่ายในการอนุมาน และการออกแบบที่เปิดกว้างทำให้การปรับแต่งเป็นเรื่องง่าย แต่เทคโนโลยีที่แข็งแกร่งเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของสมการเท่านั้น

ความสำเร็จที่แท้จริงเกิดจากการปรับงานทางเทคนิคของคุณให้สอดคล้องกับกระบวนการทำงานร่วมกันของทีม การฝึกอบรมโมเดล AI เป็นงานที่ต้องอาศัยการทำงานเป็นทีม และการรักษาความสอดคล้องของการทดลอง เอกสาร และการสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเป็นสิ่งสำคัญ เมื่อคุณนำทุกอย่างมารวมไว้ในพื้นที่ทำงานเดียวและลดการกระจายของบริบทที่ไม่จำเป็น คุณสามารถส่งมอบโมเดลที่ดีขึ้นได้เร็วขึ้น

เริ่มต้นใช้งานฟรีกับ ClickUpเพื่อประสานงานโครงการฝึกอบรม AI ของคุณในที่เดียว ✨

คำถามที่พบบ่อย

คุณสามารถติดตามการฝึกอบรมโดยใช้เครื่องมือมาตรฐานของ ML เช่น TensorBoard, Weights & Biases หรือ MLflow ได้ หากคุณกำลังฝึกอบรมภายในระบบนิเวศของ Databricks, MLflow จะถูกผสานรวมไว้โดยกำเนิดเพื่อการติดตามการทดลองอย่างราบรื่น

ใช่, DBRX สามารถรวมเข้ากับมาตรฐาน MLOps pipelines ได้. โดยการบรรจุแบบคอนเทนเนอร์ของโมเดล, คุณสามารถPLOYมันได้โดยใช้แพลตฟอร์มการจัดการการPLOYเช่น Kubeflow หรือเวิร์กโฟลว์ CI/CD ที่กำหนดเอง.

DBRX Base เป็นโมเดลพื้นฐานที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้าแล้ว ซึ่งออกแบบมาสำหรับทีมที่ต้องการดำเนินการฝึกฝนล่วงหน้าเฉพาะโดเมนหรือปรับแต่งสถาปัตยกรรมเชิงลึก DBRX Instruct เป็นเวอร์ชันที่ปรับแต่งเพิ่มเติมเพื่อเน้นการปฏิบัติตามคำแนะนำ ทำให้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีกว่าสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันส่วนใหญ่

ความแตกต่างหลักคือการควบคุม DBRX ให้คุณเข้าถึงน้ำหนักของโมเดลได้อย่างเต็มที่เพื่อการปรับแต่งอย่างละเอียดและการโฮสต์ด้วยตนเอง ในขณะที่ GPT-4 เป็นบริการที่ใช้ผ่าน API เท่านั้น

น้ำหนักของแบบจำลอง DBRX สามารถดาวน์โหลดได้ฟรีภายใต้ลิขสิทธิ์ Databricks Open Model License อย่างไรก็ตาม คุณต้องรับผิดชอบค่าใช้จ่ายของโครงสร้างพื้นฐานการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการรันหรือปรับแต่งแบบจำลอง