Публикации по теме 'fine-tuning'


Эпистемические нейронные сети DeepMind обеспечивают точную настройку модели большого языка с использованием на 50 % меньше данных
Большие предварительно обученные языковые модели (LLM) стали современной архитектурой глубокого обучения для широкого спектра приложений и продемонстрировали впечатляющие возможности обучения за несколько шагов при переносе на новые задачи. Однако эти модели обычно требуют процесса тонкой настройки, что влечет за собой дорогостоящие дополнительные…
Метод поиска LR для стабильной диффузии
Дэмиан Стюарт / @damian0815 Эта статья является частью серии статей о тонкой настройке моделей стабильной диффузии. См. также Точная настройка стабильной диффузии с проверкой . В этой статье я представляю краткое введение в то, как применять метод Лесли Смита для определения подходящей скорости обучения для набора данных Стабильная диффузия ( Dreambooth ). Идея метода довольно проста. Вы запускаете обучение с включенной проверкой для небольшого количества шагов в вашем наборе..
GPT-3.5 Турбо тонкая настройка
MLearning.ai Art GPT-3.5 Турбо тонкая настройка Точная настройка со 100 тысячами токенов стоит 2,40 доллара США. OpenAI представляет тонкую настройку для GPT-3.5 Turbo! Теперь доступна тонкая настройка для GPT-3.5 Turbo, позволяющая разработчикам настраивать модели для повышения производительности в конкретных случаях использования. Тонкая настройка GPT-4 появится этой осенью! Ожидается, что тонкая настройка для GPT-4 будет доступна этой осенью. Это обновление обеспечивает..
Универсалы против (микро)специалистов по архитектуре ИИ
Философия «чем больше, тем лучше», преобладающая в разработке ИИ, приводит к созданию все более и более крупных моделей, особенно для задач, связанных с языком (LLM-s). До сих пор это окупалось, и можно отметить, что связанные с ними архитектурные улучшения могут внести лишь незначительный вклад, в то время как размер моделей, а также обучающих данных, полученных с помощью неконтролируемых методов, является определяющим фактором многих достижений. . Хотя все более крупные модели создают..
Часть 1. Создание модели классификации диабета с помощью Keras и R
Часть 1: Введение В этом сообщении блога мы рассмотрим процесс построения модели классификации диабета с использованием Keras и R. Точная классификация пациентов с диабетом имеет решающее значение для ранней диагностики и эффективного лечения. Модели машинного обучения могут помочь в этом…
Адаптерные модули : Jetpacks для LLM
Представьте себе это . У вас есть суперталантливый шеф-повар (ваша компьютерная модель), который преуспевает в приготовлении итальянских блюд. Теперь вы хотите, чтобы он овладел японской кухней, не забывая о своем итальянском опыте. Вот что делает трансферное обучение в мире искусственного интеллекта (ИИ) — оно позволяет модели, обученной в одной области (например, итальянской кухне), изучать новую область (японскую еду), не начиная с нуля. Звучит аккуратно, правда? Но есть загвоздка!..
Как LORA революционизирует тонкую настройку больших языковых моделей: подробное руководство
Полное руководство Представьте, что вы построили самый сложный в мире замок LEGO из 175 миллиардов деталей. Это для вас GPT-3 — языковая модель со 175 миллиардами «строительных блоков» или параметров. Теперь, как вы можете изменить крошечную часть, не демонтируя всю конструкцию? Войдите в LORA, умный метод, который похож на использование волшебного инструмента LEGO, настраивающего определенные области, не нарушая остальные. Дилемма GPT-3: укрощение гиганта с 175 миллиардами очков..