У нас вы можете посмотреть бесплатно LLM Fine-Tuning 22: Тонкая настройка любой малой языковой модели (SLM) | Экспресс-курс с практиче... или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
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
Тонкая настройка любой малой языковой модели (SLM) | Экспресс-курс с реальным проектом В этом видео мы шаг за шагом разберем малые языковые модели (SLM) и построим полный сквозной конвейер тонкой настройки с использованием Unsloth + LoRA + QLoRA. Вы четко поймете: Что на самом деле означают SLM и LLM (с подкрепленными исследованиями разъяснениями) Почему SLM — это будущее агентного ИИ Как компании переходят от архитектур, ориентированных на LLM, к архитектурам, ориентированным на SLM Как выполнять тонкую настройку SLM локально / в Colab с минимальными затратами на GPU Как создать реальный проект тонкой настройки (не просто теория) 🚀 Что вы узнаете из этого видео Что такое большая языковая модель (LLM)? Что такое малая языковая модель (SLM)? LLM против SLM — реальные различия, имеющие значение в производстве Почему TinyLlama, Phi-2, Gemma, DeepSeek-Distill — мощные инструменты Понимание таблиц лидеров и бенчмарков SLM Unsloth: объяснение (почему он быстрый и экономичный с точки зрения памяти) LoRA и QLoRA — как на самом деле работает тонкая настройка Форматы наборов данных: Alpaca, ShareGPT, Dolly, пользовательский CSV Комплексный проект тонкой настройки SLM 📌 Используемые инструменты и технологии Unsloth Hugging Face LoRA / QLoRA PyTorch TRL TinyLlama, Phi, Gemma, DeepSeek Материалы и ресурсы: https://github.com/sunnysavita10/Comp... https://azure.microsoft.com/en-us/res... https://llm-explorer.com/list/?small= https://arxiv.org/pdf/2506.02153 🔔 Ставьте лайки, делитесь и подписывайтесь, чтобы быть в курсе всех обновлений плейлиста по тонкой настройке LLM. Есть вопросы или пожелания по темам? Оставьте комментарий ниже 👇. 📌 Ключевые слова: #LLMFineTuning #LLMQuantization #GPTQ #PTQ #QAT #AWQ #GGUF #GGML #llamaCpp #DeepLearning #NeuralNetworkOptimization #Transformers #HuggingFace #LangChain #LangGraph #RAG #AdvancedRAG #AIAgents #AgenticAI #GenerativeAI #LLMTutorial #AIProjects #AIForDevelopers #TransferLearning #FineTuning #PretrainedModels #OpenSourceAI #LLM #MachineLearning #ArtificialIntelligence #AITutorial #Python #Chatbot #StructuredOutput #PromptEngineering #TextGeneration #Embedding #LLMWorkflow #SunnyAI #YouTubeLearning #AIautomation #AIForBusiness #EndToEndTutorial #LLMFineTuning #DomainSpecificLLM #HuggingFace #SunnySavita #AIProjects #LangChain #FineTuningTutorial #AIML #LoRA #QLoRA #AITraining #CustomLLM #PDFData # выравнивание предпочтений #rlhf #dpo #ppo #rewardmodel #llamafactory #lora #unsloth #axolotl #openai #openaiapi Плейлист мультимодельной RAG: • Multimodal RAG Systems: Comprehensive Intr... Подробный плейлист RAG: • End to End RAG Pipeline Part-1 | RAG Archi... Плейлист GenAI Foundation: • DAY - 1 | Introduction to Generative AI Co... Свяжитесь со мной в социальных сетях LinkedIn: / sunny-savita Индивидуальный звонок: https://topmate.io/sunny_savita10 GitHub: https://github.com/sunnysavita10 Telegram: https://t.me/aimldlds