#fine-tuning — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #fine-tuning, aggregated by home.social.
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Wenn #Sprachmodelle plötzlich menschenverachtende Aussagen treffen oder gefährliche Tipps geben, läuft etwas gewaltig schief.
Eine aktuelle Untersuchung zeigt, wie schnell #Feintuning unerwartete Folgen haben kann – mit brisanten Konsequenzen für reale Anwendungen.
Das Phänomen wurde nur durch Zufall entdeckt.
#KI #Sprachmodelle #Finetuning #AIRisiko #LLM #AISecurity #KIMissbrauch #Retröt
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Exploring the teleological argument: The cosmos’ order and remarkable fine-tuning point toward a purposeful designer. This view reframes meaning, purpose, and our place in the universe, inviting reflection on how complexity may reveal intention.
#TeleologicalArgument #DesignArgument #IntelligentDesign #FineTuning #PhilosophyOfReligion
https://www.chrissbiblenewsletter.org/p/why-have-a-universe-at-all-if-god -
The cosmos may be designed rather than random. The teleological argument highlights precise order, fine-tuned constants, and intricate life systems that hint at purpose. If design points to a designer, science and faith may converge on meaning.
#TeleologicalArgument #Teleology #FineTuning #IntelligentDesign #CosmologyAndFaith
https://www.chrissbiblenewsletter.org/p/why-have-a-universe-at-all-if-god -
The teleological argument points to the universe's intricate order, fine-tuning, and purposeful structures as more than chance. It invites us to consider whether an intelligent cause lies behind the fabric of reality, shaping what we can observe and explore.
#TeleologicalArgument #DesignEvidence #IntelligentDesign #FineTuning #NaturalTheology
https://www.chrissbiblenewsletter.org/p/what-if-you-are-wrong-about-everything -
Проверка теории улучшения результата LoRA файн‑тюнинга на «умных» слоях
При LoRA‑дообучении адаптеры обычно применяются ко всем слоям модели, хотя активность разных слоев во время обработки промпта заметно различается. Возникает вопрос: можно ли выбрать более «умные», активные слои для конкретной темы и получить прирост качества? Проверил гипотезу на Qwen3-1.7B: воспроизвёл метод из статьи Act‑LoRA, добавил свою метрику по градиентам, статистически проверил устойчивость сигнала и получил результат, который многое объясняет о том, как на самом деле работает LoRA‑дообучение.
https://habr.com/ru/articles/1074796/
#машинное_обучение #дообучение_llm #lora #finetuning #transformers #pytorch #huggingface #nlp #llm #research
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RT @UnslothAI: Jetzt kannst du Qwen3.8-27B kostenlos mit unserem Notebook feinabstimmen! 🔥
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #FineTuning #MachineLearning #OpenSource #Qwen3 #arint_info
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Qwen3.8 Fine-tuning: You can modify small LLMs on your own machine to produce a customized AI
https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8/train
#finetuning #learning #training #llm #ai #+ -
Are the laws of physics finely tuned for life, or do we simply fit the universe's parameters? The Anthropic Principles push us to ask why observers exist at all. What examples of cosmic fine-tuning do you find most persuasive, and why?
#AnthropicPrinciples #Cosmology #FineTuning #CosmicFineTuning #PhilosophyOfScience
https://www.chrissbiblenewsletter.org/p/these-signs-of-the-day-of-the-lord -
Anthropic principles ask: is the universe tailored for life, or are we reading meaning into a vast cosmos? This tension between design and chance fuels dialogue in science and faith. How should this shape your view of existence and purpose?
#AnthropicPrinciple #FineTuning #Cosmology #PhilosophyOfScience #ScienceAndFaith
https://www.chrissbiblenewsletter.org/p/why-we-need-apologetics-and-what -
RT @hasantoxr: Das Fine-Tuning deiner eigenen LLM ist jetzt kinderleicht. Alle sagen mir, dass sie gerne ein benutzerdefiniertes Modell trainieren würden, aber es ist zu viel Aufwand. Das ist nicht mehr so. Ich habe dieses Tool namens Soup gefunden. Eine YAML-Konfiguration. Ein Befehl. Fertig. Kein SSH. Keine Infrastruktur-Hölle. Kein 4-stündiges Ringen mit Batch-Größen. Alles automatisch. Hier ist die komplette Einrichtung: 1. pip install 'soup-cli[train]' 2. soup init --template chat 3. soup train 4. soup chat --model ./output Das war's. Du hast jetzt dein eigenes feinabgestimmtes Modell. 7B auf 8GB VRAM. 14B auf 16GB. 70B wenn du eine ernsthafte Hardware hast. Templates sind einsatzbereit für Chat, Code, Tool-Calling, Medizin, Reasoning, Vision, RLHF und etwa ein Dutzend mehr. Exportiere es als GGUF, führe es in Ollama aus, push es zu HuggingFace, was auch immer du willst. Wenn du 2026 etwas KI baust und weiterhin das Basis-Modell von jemand anderem unverändert nutzt, lässt du 90% des Werts liegen. Trainiere dein eigenes. Besitze die Gewichte. Liefere das Produkt. https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup
mehr auf Arint.info
#AI #FineTuning #LLM #MachineLearning #OpenSource #SoupCLI #arint_info
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RT @hasantoxr: Das Fine-Tuning deiner eigenen LLM ist jetzt kinderleicht. Alle sagen mir, dass sie gerne ein benutzerdefiniertes Modell trainieren würden, aber es ist zu viel Aufwand. Das ist nicht mehr so. Ich habe dieses Tool namens Soup gefunden. Eine YAML-Konfigurationsdatei. Ein Befehl. Fertig. Kein SSH. Keine Infrastruktur-Hölle. Kein 4-stündiges Ringen mit Batch-Größen. Alles automatisch. Hier ist die komplette Einrichtung: 1. pip install 'soup-cli[train]' 2. soup init --template chat 3. soup train 4. soup chat --model ./output Das war's. Du hast jetzt dein eigenes feinabgestimmtes Modell. 7B auf 8GB VRAM. 14B auf 16GB. 70B, wenn du eine ernsthafte Hardware hast. Vorlagen sind bereit für Chat, Code, Tool-Aufrufe, Medizin, Reasoning, Vision, RLHF und etwa ein Dutzend weitere. Exportiere es als GGUF, führe es in Ollama aus, push es zu HuggingFace, was auch immer du willst. Wenn du 2026 etwas KI-basiertes baust und weiterhin das Basis-Modell von anderen unverändert nutzt, lässt du 90% des Wertes auf der Strecke. Trainiere dein eigenes Modell. Besitze die Gewichte. Liefere das Produkt. https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup
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#AItools #FineTuning #GitHub #LLM #MachineLearning #OpenSourceAI #arint_info