Loft Orbital and Marlan Space plan $1bn AI satellite fleet with Mistral

Fine-Tuning Agentic AI: A Practical Guide

Bài hướng dẫn thực tế xem việc tinh chỉnh agentic AI như bốn công cụ liên kết thay vì một bước đơn lẻ: xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện tool-calling được xác thực, áp dụng QLoRA cho training hiệu quả về mặt tham số, điều chỉnh hyperparameter runtime như temperature và retry policy, cùng sử dụng Direct Preference Optimization (DPO) để dạy ra quyết định mà SFT không thể biểu đạt. Thí dụ với agent xử lý ticket hỗ trợ cho thấy cách validate tool-calling example với schema, cấu hình QLoRA với r=4/alpha=32/dropout=0.05, thêm temperature-0 retry tăng tỷ lệ thành công lên 98.7%. Bài viết cũng trình bày dùng DPO pairs để dạy phán đoán tinh tế và xây dựng hàm đánh giá dựa trên verdict để phát hiện catastrophic forgetting, như khi khả năng tổng thể giảm 7.2 điểm dù độ chính xác tool-call tăng từ 61% lên 97%.

Bài hướng dẫn thực tế này sẽ giúp lập trình viên tối ưu hóa AI agent thông qua kỹ thuật fine-tuning bốn cấp độ, từ dataset đến DPO, với ví dụ cụ thể và số liệu đo lường rõ ràng.