• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.3 PEFT and Soft Prompt скачать в хорошем качестве

LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.3 PEFT and Soft Prompt 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.3 PEFT and Soft Prompt
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.3 PEFT and Soft Prompt в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.3 PEFT and Soft Prompt или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.3 PEFT and Soft Prompt в формате MP3:


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



LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.3 PEFT and Soft Prompt

To participate in discussion forums, enroll in our Large Language Models course on edX for free here: https://www.edx.org/learn/computer-pr... All notebooks and slides are hosted on https://github.com/databricks-academy.... You can find slides under the Releases section.

Comments
  • Объяснение LoRA (и немного о точности и квантизации) 2 года назад
    Объяснение LoRA (и немного о точности и квантизации)
    Опубликовано: 2 года назад
  • LLM (Parameter Efficient) Fine Tuning - Explained! 1 год назад
    LLM (Parameter Efficient) Fine Tuning - Explained!
    Опубликовано: 1 год назад
  • Evaluating LLM-based Applications 2 года назад
    Evaluating LLM-based Applications
    Опубликовано: 2 года назад
  • RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models 9 месяцев назад
    RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation 4 года назад
    Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation
    Опубликовано: 4 года назад
  • Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA 2 года назад
    Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA
    Опубликовано: 2 года назад
  • Easily Build Advanced Soft Prompt Engineering techniques, Prompt Tuning and Prefix Tuning 1 год назад
    Easily Build Advanced Soft Prompt Engineering techniques, Prompt Tuning and Prefix Tuning
    Опубликовано: 1 год назад
  • Fine Tuning Large Language Models with InstructLab 1 год назад
    Fine Tuning Large Language Models with InstructLab
    Опубликовано: 1 год назад
  • Низкоранговая адаптация больших языковых моделей: объяснение ключевых концепций LoRA 2 года назад
    Низкоранговая адаптация больших языковых моделей: объяснение ключевых концепций LoRA
    Опубликовано: 2 года назад
  • Fine-Tuning Llama 3 on a Custom Dataset: Training LLM for a RAG Q&A Use Case on a Single GPU 1 год назад
    Fine-Tuning Llama 3 on a Custom Dataset: Training LLM for a RAG Q&A Use Case on a Single GPU
    Опубликовано: 1 год назад
  • LoRA (низкоранговая адаптация больших языковых моделей ИИ) для тонкой настройки моделей LLM 2 года назад
    LoRA (низкоранговая адаптация больших языковых моделей ИИ) для тонкой настройки моделей LLM
    Опубликовано: 2 года назад
  • Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24 1 год назад
    Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
    Опубликовано: 1 год назад
  • Fine-tuning LLMs with PEFT and LoRA 2 года назад
    Fine-tuning LLMs with PEFT and LoRA
    Опубликовано: 2 года назад
  • How to Build LLMs on Your Company’s Data While on a Budget 2 года назад
    How to Build LLMs on Your Company’s Data While on a Budget
    Опубликовано: 2 года назад
  • Битва за Telegram. Гуриев: что заставит Путина закончить войну. Кто прогнал Богомолова из МХАТ
    Битва за Telegram. Гуриев: что заставит Путина закончить войну. Кто прогнал Богомолова из МХАТ
    Опубликовано:
  • Finetuning LLMs - PEFT, LoRA and QLoRA Explained 9 месяцев назад
    Finetuning LLMs - PEFT, LoRA and QLoRA Explained
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.6 Data preparation best practices 2 года назад
    LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.6 Data preparation best practices
    Опубликовано: 2 года назад
  • Fine-tuning LLMs with PEFT and LoRA - Gemma model & HuggingFace dataset 1 год назад
    Fine-tuning LLMs with PEFT and LoRA - Gemma model & HuggingFace dataset
    Опубликовано: 1 год назад
  • Parameter Efficient Fine Tuning PEFT 10 месяцев назад
    Parameter Efficient Fine Tuning PEFT
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • What is Low-Rank Adaptation (LoRA) | explained by the inventor 2 года назад
    What is Low-Rank Adaptation (LoRA) | explained by the inventor
    Опубликовано: 2 года назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5