Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Introduction to Large Language Models (LLMs): Core concepts and Techniques или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
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
Uncover the transformative power of LLMs and their impact on industries across the globe. This video will guide you through the fundamental concepts, development process, and practical applications of these groundbreaking AI models. Whether you're a curious beginner or an experienced data enthusiast, you'll gain invaluable insights into the technology shaping the future of language-based interactions. Join us on this journey to master the art of Large Language Models! 🧠 Key Topics Covered: Understanding the core principles behind LLMs and how they function as advanced language predictors Delving into the two-stage process of pre-training and fine-tuning that enables the creation of powerful, specialized language models Grasping the scale and resources involved in training state-of-the-art LLMs Discovering the key methods for leveraging LLMs, including In-Context Learning and Model Adaptation techniques Mastering the art of Prompt Engineering to elicit optimal responses from LLMs Understanding the power of Retrieval-Augmented Generation (RAG) and how it enhances LLM capabilities Exploring the processes of Fine-Tuning and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) for model adaptation 🔗 Timestamps: 00:05 Introduction to Large Language Models 02:45 The LLM Development Process: Pre-Training and Fine-Tuning 08:50 In-Context Learning vs. Model Adaptation 10:02 Prompt Engineering 15:58 Retrieval Augmented Generation (RAG) 19:15 Fine-Tuning and RLHF for Model Adaptation 21:10 Comparison of Prompt Engineering, Fine-Tuning, RAG, and RLHF