• 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

Introduction to LLM Finetuning | Python Coding with hands-on-example скачать в хорошем качестве

Introduction to LLM Finetuning | Python Coding with hands-on-example 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...
Introduction to LLM Finetuning | Python Coding with hands-on-example
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Introduction to LLM Finetuning | Python Coding with hands-on-example в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Introduction to LLM Finetuning | Python Coding with hands-on-example 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 Introduction to LLM Finetuning | Python Coding with hands-on-example 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



Introduction to LLM Finetuning | Python Coding with hands-on-example

In this lecture, we learn about the introduction to LLM finetuning. We understand 2 types of finetuning: instruction based finetuning and classification finetuning. We then get started with the hands on implementation of classification finetuning. We download and preprocess the email classification dataset. The key reference book which this video series very closely follows is Build a Large Language Model from Scratch by Manning Publications. All schematics and their descriptions are borrowed from this incredible book! This book serves as a comprehensive guide to understanding and building large language models, covering key concepts, techniques, and implementations. Affiliate links for purchasing the book will be added soon. Stay tuned for updates! 0:00 Recap 01:39 What is finetuning? 4:46 Finetuning practical example 7:41 Instruction and classification finetuning 14:20 Hands on project: email classification finetuning 15:55 Coding: downloading the email classification dataset 19:09 Coding: Balancing the dataset 21:36 Training, validation and testing dataset splits 25:54 Summary and next steps Link to code file: https://drive.google.com/file/d/1XcmK... Pandas library to_csv function: https://pandas.pydata.org/docs/refere... ================================================= ✉️ Join our FREE Newsletter: https://vizuara.ai/our-newsletter/ ================================================= Vizuara philosophy: As we learn AI/ML/DL the material, we will share thoughts on what is actually useful in industry and what has become irrelevant. We will also share a lot of information on which subject contains open areas of research. Interested students can also start their research journey there. Students who are confused or stuck in their ML journey, maybe courses and offline videos are not inspiring enough. What might inspire you is if you see someone else learning and implementing machine learning from scratch. No cost. No hidden charges. Pure old school teaching and learning. ================================================= 🌟 Meet Our Team: 🌟 🎓 Dr. Raj Dandekar (MIT PhD, IIT Madras department topper) 🔗 LinkedIn:   / raj-abhijit-dandekar-67a33118a   🎓 Dr. Rajat Dandekar (Purdue PhD, IIT Madras department gold medalist) 🔗 LinkedIn:   / rajat-dandekar-901324b1   🎓 Dr. Sreedath Panat (MIT PhD, IIT Madras department gold medalist) 🔗 LinkedIn:   / sreedath-panat-8a03b69a   🎓 Sahil Pocker (Machine Learning Engineer at Vizuara) 🔗 LinkedIn:   / sahil-p-a7a30a8b   🎓 Abhijeet Singh (Software Developer at Vizuara, GSOC 24, SOB 23) 🔗 LinkedIn:   / abhijeet-singh-9a1881192   🎓 Sourav Jana (Software Developer at Vizuara) 🔗 LinkedIn:   / souravjana131  

Comments
  • Dataloaders in LLM Classification Finetuning | Python Coding | Hands on LLM project 1 год назад
    Dataloaders in LLM Classification Finetuning | Python Coding | Hands on LLM project
    Опубликовано: 1 год назад
  • От RAG к контекстной инженерии: как управлять знаниями LLM Трансляция закончилась 10 дней назад
    От RAG к контекстной инженерии: как управлять знаниями LLM
    Опубликовано: Трансляция закончилась 10 дней назад
  • Building LLMs from scratch
    Building LLMs from scratch
    Опубликовано:
  • LLM fine-tuning training loop | Coded from scratch 1 год назад
    LLM fine-tuning training loop | Coded from scratch
    Опубликовано: 1 год назад
  • Introduction to LLM Instruction Fine-tuning | Loading Dataset | Alpaca Prompt format 1 год назад
    Introduction to LLM Instruction Fine-tuning | Loading Dataset | Alpaca Prompt format
    Опубликовано: 1 год назад
  • Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом 8 месяцев назад
    Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • КАК УСТРОЕН TCP/IP? 1 год назад
    КАК УСТРОЕН TCP/IP?
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как учиться быстро и самому? На примере языков  программирования. 1 год назад
    Как учиться быстро и самому? На примере языков программирования.
    Опубликовано: 1 год назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 1 месяц назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 2 месяца назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM 3 недели назад
    Кто пишет код лучше всех? Сравнил GPT‑5.2, Opus 4.5, Sonnet 4.5, Gemini 3, Qwen 3 Max, Kimi, GLM
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Модель контекстного протокола (MCP), четко объясненная (почему это важно) 10 месяцев назад
    Модель контекстного протокола (MCP), четко объясненная (почему это важно)
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3 2 года назад
    Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3
    Опубликовано: 2 года назад
  • Управление поведением LLM без тонкой настройки 1 месяц назад
    Управление поведением LLM без тонкой настройки
    Опубликовано: 1 месяц 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
  • Coding a fine-tuned LLM spam classification model | From Scratch 1 год назад
    Coding a fine-tuned LLM spam classification model | From Scratch
    Опубликовано: 1 год назад
  • Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации 1 год назад
    Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации
    Опубликовано: 1 год назад
  • Как я автоматизировал NotebookLM с помощью Claude Code и Telegram 2 недели назад
    Как я автоматизировал NotebookLM с помощью Claude Code и Telegram
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Data Batching in LLM instruction fine-tuning | Hands on project | Live Python coding 1 год назад
    Data Batching in LLM instruction fine-tuning | Hands on project | Live Python coding
    Опубликовано: 1 год назад
  • Декораторы Python — наглядное объяснение 2 месяца назад
    Декораторы Python — наглядное объяснение
    Опубликовано: 2 месяца 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