• 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

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA скачать в хорошем качестве

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA 1 год 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...
Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA 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 Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA 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



Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA

В этом видео я подробно разбираю принципы работы LoRA и полнопараметрической тонкой настройки, объясняю, почему QLoRA — это шаг вперёд, и подробно рассматриваю гиперпараметры, специфичные для LoRA: ранг, альфа и выпадение. 0:26 — Зачем нужна эффективная тонкая настройка параметров 1:32 — Полнопараметрическая тонкая настройка 2:19 — Объяснение LoRA 6:29 — Каким должен быть ранг? 8:04 — Продолжение QLoRA и ранга 11:17 — Гиперпараметр альфа 13:20 — Гиперпараметр выпадение Готовы применить это на практике? Попробуйте тонкую настройку LoRA на сайте www.entrypointai.com

Comments
  • What is Low-Rank Adaptation (LoRA) | explained by the inventor 1 год назад
    What is Low-Rank Adaptation (LoRA) | explained by the inventor
    Опубликовано: 1 год 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
  • 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 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
  • Prompt Engineering, RAG, and Fine-tuning: Benefits and When to Use 2 года назад
    Prompt Engineering, RAG, and Fine-tuning: Benefits and When to Use
    Опубликовано: 2 года назад
  • AlphaFold - The Most Useful Thing AI Has Ever Done 10 месяцев назад
    AlphaFold - The Most Useful Thing AI Has Ever Done
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Объяснение LoRA (и немного о точности и квантизации) 2 года назад
    Объяснение LoRA (и немного о точности и квантизации)
    Опубликовано: 2 года 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
  • 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
  • Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение 1 год назад
    Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Intuition behind Mamba and State Space Models | Enhancing LLMs! 8 месяцев назад
    Intuition behind Mamba and State Space Models | Enhancing LLMs!
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Fine-tuning Large Language Models (LLMs) | w/ Example Code 2 года назад
    Fine-tuning Large Language Models (LLMs) | w/ Example Code
    Опубликовано: 2 года назад
  • Teach LLM Something New 💡 LoRA Fine Tuning on Custom Data 4 месяца назад
    Teach LLM Something New 💡 LoRA Fine Tuning on Custom Data
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • RAG vs. Fine Tuning 1 год назад
    RAG vs. Fine Tuning
    Опубликовано: 1 год 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
  • How Tokenization, Inference, & LLMs Actually Work 1 год назад
    How Tokenization, Inference, & LLMs Actually Work
    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
  • Deep Dive into LLMs like ChatGPT 10 месяцев назад
    Deep Dive into LLMs like ChatGPT
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Optimize Your AI - Quantization Explained 11 месяцев назад
    Optimize Your AI - Quantization Explained
    Опубликовано: 11 месяцев 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