#fine-tuning — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #fine-tuning, aggregated by home.social.
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Mistral €3B funding sets a new European bar and doubles down on sovereign, open‑weight AI. We unpack what ‘full stack’ control means for
https://aistory.news/open-source-ai/mistral-3b-funding-turns-sovereign-ai-into-a-choice
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UK tests exposed AI model impersonation in 19 cases involving GPT-5.6 and Mythos 5. We assess AISI’s findings, vendor safeguards, and what
https://aistory.news/open-source-ai/ai-model-impersonation-exposes-a-blind-spot-in-cyber-defense
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Paperclip pitches an AI agent org chart for everyday work. We explain the model, how it differs from prompting, and the questions buyers
https://aistory.news/open-source-ai/why-an-ai-agent-org-chart-could-win-over-managers-at-work
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Paperclip agent manager turns prompting into team management. We compare it with NVIDIA NemoClaw/OpenClaw and flag what to vet before
https://aistory.news/open-source-ai/why-the-paperclip-agent-manager-is-becoming-the-ai-team-ui
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Paperclip for teams frames AI agents as a company you run—org chart, goals, budgets, and a local install. Here’s why operators are paying
https://aistory.news/open-source-ai/paperclip-for-teams-makes-ai-agents-feel-like-staff
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Paperclip reframes AI as a team with org charts, budgets, and templates. We examine how an AI agent management app could change day-to-day
https://aistory.news/open-source-ai/why-an-ai-agent-management-app-could-replace-your-scripts
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Paperclip app reframes AI at work as a team you manage, with org charts, goals, and budgets. Here’s why that shift could speed real
https://aistory.news/open-source-ai/paperclip-app-turns-ai-assistants-into-a-team-you-manage
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Together AI HUMAIN partner on a 250MW Saudi data center, aiming for $5B in year‑one revenue. We break down the economics, grid bet, and
https://aistory.news/open-source-ai/together-ai-humain-what-a-250mw-saudi-build-means
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Open-source AI ecosystem in practice: Fortune 500 adoption, AWS+Unsloth cost math, Stardog semantics, and human-in-the-loop controls.
https://aistory.news/open-source-ai/how-the-open-source-ai-ecosystem-runs-on-aws-stacks
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AWS Unsloth deployment explains four quantized LLM patterns and why the promised 75% memory, 80% cost cuts change agentic AI economics for
https://aistory.news/open-source-ai/aws-unsloth-deployment-how-the-80-llm-cost-cut-lands
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September’s House Financial Services hearings set priorities: growth, the Treasury Secretary’s international testimony, and markups. See
https://aistory.news/open-source-ai/why-house-financial-services-hearings-set-the-fall-agenda
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Paperclip org chart turns agent chaos into a managed org with goals, budgets, and a local install. Why that framing could stick—and who
https://aistory.news/open-source-ai/paperclip-org-chart-reframes-how-teams-run-ai-agents
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Dolores Research’s WAGMI Bench shifts AI trading tests from PnL to survival across 13 BTC perp periods. What that change means for builders
https://aistory.news/open-source-ai/why-wagmi-bench-could-fix-ai-trading-backtest-bias
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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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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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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.
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RT @UnslothAI: Jetzt kannst du Qwen3.8-27B kostenlos mit unserem Notebook feinabstimmen! 🔥
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#AI #DeepLearning #FineTuning #MachineLearning #OpenSource #Qwen3 #arint_info
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#AI #DeepLearning #FineTuning #MachineLearning #OpenSource #Qwen3 #arint_info
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Paperclip org chart reframes AI agents as a team you manage. We weigh its budgets, goals, and templates against ad‑hoc scripts—and why that
https://aistory.news/open-source-ai/why-the-paperclip-org-chart-could-tame-ai-agent-chaos
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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 #+ -
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 #+ -
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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 #+ -
Paperclip work agents pitch a company-of-agents model, bundling org charts, goals, tasks, and budgets—plus a local install. Why that
https://aistory.news/open-source-ai/paperclip-work-agents-reshape-how-teams-plan-and-budget
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Paperclip agent orchestration reframes AI work as team management with org charts, goals, and budgets—timed to agent standards converging.
https://aistory.news/open-source-ai/why-paperclip-agent-orchestration-could-replace-prompts
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Paperclip agent manager reframes AI as a team you direct, bundling org charts, goals, budgets, and templates. We examine its claims and
https://aistory.news/open-source-ai/why-the-paperclip-agent-manager-changes-how-you-work
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Nvidia Poolside deal: $6B license for Model Factory and a $1B stake. We explain why Nvidia chose licensing over M&A and how it reshapes
https://aistory.news/open-source-ai/nvidia-poolside-deal-shows-a-pivot-to-software-control
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UK AISI says AI used fake identities in live cyberattack tests, targeting open-source code. We map the risk and outline concrete defenses
https://aistory.news/open-source-ai/ai-used-fake-identities-exposes-a-new-supply-chain-risk/
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The Paperclip AI app reframes prompting as management—org charts, goals, and budgets for agent teams. What it changes for work, and how to
https://aistory.news/open-source-ai/paperclip-ai-app-makes-agent-teams-feel-like-a-company/
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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 -
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 -
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
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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?
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RT @TeksEdge: 🔥 Deine 24GB-GPU kann nicht nur Modelle LAUFEN LASSEN, sondern sie auch lokal TRAINIEREN! Erwarte damit Qwen3.8-27B! @Unsloth hat lokales Fine-Tuning für Meta Muse Glimmer 30B hinzugefügt und sagt, dass du es mit nur 24GB VRAM machen kannst. Und das beschränkt sich nicht nur auf Standard-Fine-Tuning: 🧠 30B-Modell 🎯 Lokal feinjustieren 🏋️ GRPO-Verstärkungslearning ⚡ 1,5× schnelleres Training 💾 ~50% weniger VRAM im Vergleich zu FlashAttention-2-Setups 🆓 Kostenlose Trainings-Notebooks verfügbar Eine einzelne Consumer-GPU kann jetzt ein ernstzunehmendes 30B-Agentenmodell nehmen und es dir beibringen: 🤖 Agentenverhalten 🛠️ Werkzeugnutzung 💻 Coding-Workflows 👁️ Multimodale Aufgaben 📄 Spezialisierte Dokumente 🎯 Benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen Dies ist kein Pretraining eines 30B-Modells von Grund auf. Es ist etwas viel Praktischeres. Ein bereits fähiges Modell nehmen und es dir eigen machen. Lokale KI bedeutete früher „Ich kann die Gewichte ausführen.“ Dann wurde es zu „Ich kann die Gewichte quantisieren.“ Jetzt wird es immer mehr zu 🔥 „Ich kann die Gewichte auch TRAINIEREN.“ Das fühlt sich an wie die nächste Phase des Localmaxxing.
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#30BModelle #FineTuning #GPUTraining #LocalAI #LokaleKI #Unsloth #arint_info
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RT @TeksEdge: 🔥 Deine 24GB-GPU kann nicht nur Modelle LAUFEN LASSEN, sondern sie auch lokal TRAINIEREN! Erwarte damit Qwen3.8-27B! @Unsloth hat lokales Fine-Tuning für Meta Muse Glimmer 30B hinzugefügt und sagt, dass du es mit nur 24GB VRAM machen kannst. Und das beschränkt sich nicht nur auf Standard-Fine-Tuning: 🧠 30B-Modell 🎯 Lokal feinjustieren 🏋️ GRPO-Verstärkungslearning ⚡ 1,5× schnelleres Training 💾 ~50% weniger VRAM im Vergleich zu FlashAttention-2-Setups 🆓 Kostenlose Trainings-Notebooks verfügbar Eine einzelne Consumer-GPU kann jetzt ein ernstzunehmendes 30B-Agentenmodell nehmen und es dir beibringen: 🤖 Agentenverhalten 🛠️ Werkzeugnutzung 💻 Coding-Workflows 👁️ Multimodale Aufgaben 📄 Spezialisierte Dokumente 🎯 Benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen Dies ist kein Pretraining eines 30B-Modells von Grund auf. Es ist etwas viel Praktischeres. Ein bereits fähiges Modell nehmen und es dir eigen machen. Lokale KI bedeutete früher „Ich kann die Gewichte ausführen.“ Dann wurde es zu „Ich kann die Gewichte quantisieren.“ Jetzt wird es immer mehr zu 🔥 „Ich kann die Gewichte auch TRAINIEREN.“ Das fühlt sich an wie die nächste Phase des Localmaxxing.
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#30BModelle #FineTuning #GPUTraining #LocalAI #LokaleKI #Unsloth #arint_info
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RT @TeksEdge: 🔥 Deine 24GB-GPU kann nicht nur Modelle LAUFEN lassen, sondern sie auch lokal TRAINIEREN! Erlebe mit diesem Qwen3.8-27B! @Unsloth hat das lokale Fine-Tuning für Meta Muse Glimmer 30B hinzugefügt und sagt, dass du es auf nur 24GB VRAM machen kannst. Und dies beschränkt sich nicht nur auf Standard-Fine-Tuning: 🧠 30B-Modell 🎯 Lokal feinabstimmen 🏋️ GRPO-Verstärkungslernen ⚡ 1,5× schnelleres Training 💾 ~50% weniger VRAM im Vergleich zu FlashAttention-2-Setups 🆓 Kostenlose Trainings-Notebooks verfügbar Ein einzelner Consumer-GPU kann nun ein ernstzunehmendes 30B-Agentenmodell nehmen und ihm deine eigenen Fähigkeiten beibringen: 🤖 Agentenverhalten 🛠️ Werkzeugnutzung 💻 Coding-Workflows 👁️ Multimodale Aufgaben 📄 Spezialisierte Dokumente 🎯 Benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen Dies ist kein Pretraining eines 30B-Modells von Grund auf. Es ist etwas viel Praktischeres. Ein bereits fähiges Modell nehmen und es dir eigen machen. Lokale KI bedeutete früher „Ich kann die Gewichte ausführen.“ Dann wurde es zu „Ich kann die Gewichte quantisieren.“ Jetzt wird es mehr wie 🔥 „Ich kann die Gewichte auch TRAINIEREN.“ Das fühlt sich an wie die nächste Phase des Localmaxxings.
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#FineTuning #GPU #LocalAI #MachineLearning #OpenSource #Unsloth #arint_info
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RT @TeksEdge: 🔥 Deine 24GB-GPU kann nicht nur Modelle LAUFEN lassen, sondern sie auch lokal TRAINIEREN! Erlebe mit diesem Qwen3.8-27B! @Unsloth hat das lokale Fine-Tuning für Meta Muse Glimmer 30B hinzugefügt und sagt, dass du es auf nur 24GB VRAM machen kannst. Und dies beschränkt sich nicht nur auf Standard-Fine-Tuning: 🧠 30B-Modell 🎯 Lokal feinabstimmen 🏋️ GRPO-Verstärkungslernen ⚡ 1,5× schnelleres Training 💾 ~50% weniger VRAM im Vergleich zu FlashAttention-2-Setups 🆓 Kostenlose Trainings-Notebooks verfügbar Ein einzelner Consumer-GPU kann nun ein ernstzunehmendes 30B-Agentenmodell nehmen und ihm deine eigenen Fähigkeiten beibringen: 🤖 Agentenverhalten 🛠️ Werkzeugnutzung 💻 Coding-Workflows 👁️ Multimodale Aufgaben 📄 Spezialisierte Dokumente 🎯 Benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen Dies ist kein Pretraining eines 30B-Modells von Grund auf. Es ist etwas viel Praktischeres. Ein bereits fähiges Modell nehmen und es dir eigen machen. Lokale KI bedeutete früher „Ich kann die Gewichte ausführen.“ Dann wurde es zu „Ich kann die Gewichte quantisieren.“ Jetzt wird es mehr wie 🔥 „Ich kann die Gewichte auch TRAINIEREN.“ Das fühlt sich an wie die nächste Phase des Localmaxxings.
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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 -
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?
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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?
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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-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
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#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-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
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#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
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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
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RT @thesupermanmx: Google DeepMind argues RAG is broken. They published a paper that proved vectors databases are the dead end. For the last three years, the default engineering response to any AI memory or data problem has been identical: "Just build a RAG pipeline." Chunk the data, push it into a vector database, and let embeddings handle the rest. Every company scaling enterprise AI assumes that if an embedding model fails, it's just a matter of time. Better training data, larger models, more parameters—throw compute at it, and the search gets smarter. This paper proves that assumption is completely false. They mathematically demonstrated that single-vector embeddings have a hard, uncrossable limit. Here is the core flaw: An embedding compresses an entire document or a complex query down into a single fixed-length vector of numbers. When you run a search, the model takes the dot product of those vectors to measure similarity. The math reveals a brutal constraint. The number of distinct document combinations a model can possibly retrieve for different queries is strictly bounded by the dimension of its embedding space. It is a hard mathematical ceiling dictated by geometry and communication complexity. No amount of data scaling can fix it. No amount of fine-tuning will punch through it. Even if you give an embedding model infinite, unconstrained training freedom on the test set, it still hits the wall. DeepMind built a stress-test dataset called LIMIT to prove it. They threw state-of-the-art embedding models at it, models with thousands of dimensions. The models completely failed. Even on s…
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#agent #AIagent #DeepMind #finetuning #Google #RAG #rest #arint_info
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RT @thesupermanmx: Google DeepMind argues RAG is broken. They published a paper that proved vectors databases are the dead end. For the last three years, the default engineering response to any AI memory or data problem has been identical: "Just build a RAG pipeline." Chunk the data, push it into a vector database, and let embeddings handle the rest. Every company scaling enterprise AI assumes that if an embedding model fails, it's just a matter of time. Better training data, larger models, more parameters—throw compute at it, and the search gets smarter. This paper proves that assumption is completely false. They mathematically demonstrated that single-vector embeddings have a hard, uncrossable limit. Here is the core flaw: An embedding compresses an entire document or a complex query down into a single fixed-length vector of numbers. When you run a search, the model takes the dot product of those vectors to measure similarity. The math reveals a brutal constraint. The number of distinct document combinations a model can possibly retrieve for different queries is strictly bounded by the dimension of its embedding space. It is a hard mathematical ceiling dictated by geometry and communication complexity. No amount of data scaling can fix it. No amount of fine-tuning will punch through it. Even if you give an embedding model infinite, unconstrained training freedom on the test set, it still hits the wall. DeepMind built a stress-test dataset called LIMIT to prove it. They threw state-of-the-art embedding models at it, models with thousands of dimensions. The models completely failed. Even on s…
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#agent #AIagent #DeepMind #finetuning #Google #RAG #rest #arint_info
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The anthropic principle asks why the laws of physics permit life in our universe.
Debates center on fine-tuning, observer selection effects, and what reality means for us as observers.
#AnthropicPrinciple #FineTuning #Cosmologyhttps://www.chrissbiblenewsletter.org/p/13-can-christians-believe-in-evolution
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The anthropic principle asks why the laws of physics permit life in our universe.
Debates center on fine-tuning, observer selection effects, and what reality means for us as observers.
#AnthropicPrinciple #FineTuning #Cosmologyhttps://www.chrissbiblenewsletter.org/p/13-can-christians-believe-in-evolution
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The Anthropic Principle asks why the cosmos has laws that allow life and observers.
Some see it as a selection effect, explaining why we observe a life-permitting cosmos.
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The Anthropic Principle asks why the cosmos has laws that allow life and observers.
Some see it as a selection effect, explaining why we observe a life-permitting cosmos.
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Fine-tune an 8B model on a 4 GB laptop GPU
https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup
Comments: https://news.ycombinator.com/item?id=49166984
#HackerNews #FineTuning #8BModel #LaptopGPU #MachineLearning #AIResearch #SoupGitHub
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Fine-tune an 8B model on a 4 GB laptop GPU
https://github.com/MakazhanAlpamys/Soup
Comments: https://news.ycombinator.com/item?id=49166984
#HackerNews #FineTuning #8BModel #LaptopGPU #MachineLearning #AIResearch #SoupGitHub