Русские видео

Сейчас в тренде

Иностранные видео


Скачать с ютуб Как дообучить LLM с помощью LoRA Fine-tuning в хорошем качестве

Как дообучить LLM с помощью LoRA Fine-tuning Трансляция закончилась 4 недели назад



Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:

Загрузить через ClipSaver.ru

Скачать бесплатно Как дообучить LLM с помощью LoRA Fine-tuning в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Как дообучить LLM с помощью LoRA Fine-tuning или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Как дообучить LLM с помощью LoRA Fine-tuning в формате MP3:

Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru



Как дообучить LLM с помощью LoRA Fine-tuning

Дообучение моделей — ключевой шаг для адаптации больших языковых моделей под специфические задачи бизнеса. Технология LoRA (Low-Rank Adaptation) позволяет эффективно дообучать модели, минимизируя количество изменяемых параметров. 11 марта провели практический вебинар, на котором подробно рассмотрели все аспекты дообучения моделей с помощью нового инструмента LoRA Fine-tuning в сервисе Yandex Foundation Models. На вебинаре обсудили: вопрос необходимости дообучения больших языковых моделей; основные принципы и преимущества дообучения с LoRA; запуск процесса через ML SDK: практические шаги и рекомендации; настройки и гиперпараметры для оптимизации процесса; методы отслеживания прогресса дообучения и оценки результатов; пример работы с готовой моделью после дообучения. Вебинар будет полезен практикующим разработчикам, которые уже имеют опыт работы с языковыми моделями и хотят узнать больше о технологиях дообучения.

Comments