LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.3 PEFT and Soft Prompt

Easily Build Prompt Tuning & Prefix Tuning for LLMs: Soft Prompt Engineering Beats Fine Tuning

LLM2 Module 2 - Efficient Fine-Tuning | 2.6 Data preparation best practices

Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ

Parameter Efficient Fine Tuning PEFT

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LoRA (низкоранговая адаптация больших языковых моделей ИИ) для тонкой настройки моделей LLM

Finetuning LLMs - PEFT, LoRA and QLoRA Explained

Доработайте свою степень магистра права за 13 минут. Вот как

Управление поведением LLM без тонкой настройки

LLM (Parameter Efficient) Fine Tuning - Explained!

Prompt Engineering, RAG, and Fine-tuning: Benefits and When to Use

Fine Tuning Large Language Models with InstructLab

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA

Everything about LoRA and QLoRA EXPLAINED | PEFT Techniques | Fine Tuning

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Unbelievable Workers | Working with Talented Engineers. EP12 #construction #adamrose #workers #smart

Fine-tuning LLMs with PEFT and LoRA - Gemma model & HuggingFace dataset

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

Evaluating LLM-based Applications