Can we submit our business directly to Llama or Mistral's training data?

No — there is no submission process or registry for open-source model training. These models are trained periodically on crawled snapshots of the public web, so the only control you have is ensuring your site is well-structured and crawlable before the next training cycle.

Why does an open-source model describe our business inaccurately or not at all?

If your site lacked clear structured data, blocked crawlers, or had limited third-party citation at the time of the training crawl, that gap gets baked into the model's static knowledge until a future retraining incorporates newer data.

Does fixing our site today help immediately with open-source LLMs already deployed?

Not immediately for models already trained and shipped, since their knowledge is frozen at training time; however, fixes made now directly determine your representation in the next training snapshot and in any retrieval-augmented layer built atop these models.

الماجستير في إدارة البيانات المفتوحة: ضمان رؤية في مرافق البيانات Meta Llama وMistral

يتم تدريب نموذجات مصدر مفتوح مثل Llama وMistral من Meta على تحريك الويب العامة الكبيرة والمخزونات البيانات المفتوحة بدلاً من مؤشر دائم مخصص، مما يعني أن رؤيةك داخلها يتم تحديدها شهور أو سنوات في وقت مبكر من خلال ما إذا كان عملك مقتبساً بشكل واضح ومستقراً ومستقراً في الوقت الذي تم جمع البيانات التدريبية. لأن هذه نموذجات بعد ذلك يتم توزيعها في العديد من التطبيقات المستقلة، والروبوتات، والمعدات الداخلية للشركة دون أي شركة واحدة تحكم الخبرة، لا توجد منصة تحقق أو لا توجد طريقة "تقديم" عملك في وقت لاحق - الوحيد هو التأكد من وجودك على شبكة الإنترنت الحالية هو التحقق من وجود

الاستثمار في AI Halo الخاص بك

أسئلة

رد على

هل يمكننا إرسال أعمالنا مباشرة إلى بيانات Llama أو Mistral؟+

لا - لا توجد عملية إرسال أو مجلة للتدريب على نموذج مصدر مفتوح. يتم تدريب هذه النماذج في وقت متأخر على الصور المتحركة من الشبكة العامة، لذلك فإن السيطرة الوحيدة التي لديك هي التأكد من أن موقعك متكامل ومتحرك قبل دورة التدريب التالية.

لماذا يصف نموذج مصدر مفتوح أعمالنا بشكل غير دقيق أو لا على الإطلاق؟+

إذا لم يكن موقعك يحتاج إلى بيانات متنوّعة واضحة، أو لم يتم حظر المراقبة، أو كان لديك تدوينات من طرف ثالث محدودة في وقت المراقبة التدريبية، فإن هذه الفجوة يتم تغطية في المعرفة المستقيمة للمنتج حتى يتم إدماج البيانات الجديدة في تدريب جديد في المستقبل.

هل يساعد إصلاح موقعنا اليوم على الفور مع LLMs مفتوحة المصدر بالفعل تطبق؟+

ليس على الفور بالنسبة إلى النماذج التي تم تدريبها بالفعل وإرسالها ، حيث يتم تجميد معرفتها في وقت التدريب ، ومع ذلك ، فإن الإصلاحات التي تم إنشاؤها الآن تحدد بشكل مباشر ممثليك في النقطة التدريبية التالية ، وفي أي طبقة مخصصة للتحقق التي تم بناءها على هذه النماذج.

اخبار

احصل على استفسار AI-visibility الأسبوعي

إرسال رسالة إلكترونية تفكرية في الأسبوع حول كيفية وصف الذكاء الاصطناعي عملك وكيفية القيادة في التغيير.

التحقق من عنوانك للبدء، وإلغاء التسجيل ببطء في أي وقت.

تتعلم لاما وستريلا من التهربات العامة - عدم وجود هناك يعني عدم وجود في كل مكان يمرون فيه.