• 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

Предварительная подготовка больших языковых моделей: все, что вам нужно знать! скачать в хорошем качестве

Предварительная подготовка больших языковых моделей: все, что вам нужно знать! 8 месяцев 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...
Предварительная подготовка больших языковых моделей: все, что вам нужно знать!
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Предварительная подготовка больших языковых моделей: все, что вам нужно знать! в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Предварительная подготовка больших языковых моделей: все, что вам нужно знать! 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 Предварительная подготовка больших языковых моделей: все, что вам нужно знать! 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



Предварительная подготовка больших языковых моделей: все, что вам нужно знать!

#llm #gpt #встраивание #машинное обучение #ai Обучение большой языковой модели — сложный процесс, включающий обучение модели пониманию и генерации текста, похожего на человеческий. Это достигается путем предоставления ей огромных объемов текстовых данных, что позволяет ей изучать закономерности, контекст и взаимосвязи между словами. Процесс обучения требует значительных вычислительных мощностей и часто опирается на специализированное оборудование, такое как графические процессоры и тензорные процессоры, для обработки миллиардов параметров. Кроме того, методы оптимизации и параллельная обработка играют решающую роль в обеспечении эффективности и масштабируемости обучения. В этом видео я объясняю процесс предварительной подготовки больших языковых моделей, разбирая ключевые компоненты, которые делают их мощными и эффективными. Я освещаю такие важные темы, как роль больших наборов данных, требуемые вычислительные ресурсы и различные оптимизации, повышающие производительность, а также некоторые важные гиперпараметры, которые следует учитывать. Временные метки: 0:00 — Введение 0:40 — Архитектура модели 2:35 — Набор данных 4:38 — Вычисления 6:30 — Параллелизм на GPU 8:56 — Прямое распространение 10:16 — Функция потерь кросс-энтропии 13:18 — Оптимизация 16:05 — Гиперпараметры 17:50 — Обучение 18:30 — Вывод 20:43 — Тонкая настройка 21:45 — Заключение Ресурсы: Pytorch FSDP: https://arxiv.org/abs/2304.11277 ZeRO: https://arxiv.org/abs/1910.02054 Megatron: https://arxiv.org/abs/1909.08053 Музыка: Винсент Рубинетти Скачать музыку можно здесь Bandcamp: https://vincerubinetti.bandcamp.com Слушайте музыку на Spotify: https://open.spotify.com/artist/2SRhE...

Comments
  • The Misconception that Almost Stopped AI [How Models Learn Part 1] 7 месяцев назад
    The Misconception that Almost Stopped AI [How Models Learn Part 1]
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • How Attention Mechanism Works in Transformer Architecture 9 месяцев назад
    How Attention Mechanism Works in Transformer Architecture
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • Почему диффузия работает лучше, чем авторегрессия? 1 год назад
    Почему диффузия работает лучше, чем авторегрессия?
    Опубликовано: 1 год назад
  • LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили! 7 дней назад
    LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!
    Опубликовано: 7 дней назад
  • What Textbooks Don't Tell You About Curve Fitting 8 месяцев назад
    What Textbooks Don't Tell You About Curve Fitting
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA] 2 недели назад
    Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium] 2 месяца назад
    Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Как считает квантовый компьютер? Самое простое объяснение! 12 дней назад
    Как считает квантовый компьютер? Самое простое объяснение!
    Опубликовано: 12 дней назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models 8 месяцев назад
    RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet] 1 год назад
    Момент, когда мы перестали понимать ИИ [AlexNet]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Что такое встраивание слов? 9 месяцев назад
    Что такое встраивание слов?
    Опубликовано: 9 месяцев назад
  • MAMBA from Scratch: Neural Nets Better and Faster than Transformers 1 год назад
    MAMBA from Scratch: Neural Nets Better and Faster than Transformers
    Опубликовано: 1 год назад
  • The F=ma of Artificial Intelligence [Backpropagation, How Models Learn Part 2] 6 месяцев назад
    The F=ma of Artificial Intelligence [Backpropagation, How Models Learn Part 2]
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs 4 месяца назад
    But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models 8 месяцев назад
    RAG vs. CAG: Solving Knowledge Gaps in AI Models
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск] 1 месяц назад
    Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск]
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • I Visualised Attention in Transformers 5 месяцев назад
    I Visualised Attention in Transformers
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • How LLMs Are Actually Trained: Pre-Training vs. Post-Training Explained (with Julien Launay) 4 месяца назад
    How LLMs Are Actually Trained: Pre-Training vs. Post-Training Explained (with Julien Launay)
    Опубликовано: 4 месяца назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

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