home.social

#fine_tuning — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #fine_tuning, aggregated by home.social.

  1. [Перевод] Как дообучать локальные LLM в 2026 году: практическое руководство

    В 2026 году дообучение локальных LLM перестало быть задачей «для тех, у кого есть кластер и бюджет». Снижение требований к VRAM, развитие QLoRA и появление инструментов вроде Unsloth сделали возможным запуск полноценного fine-tuning на обычной потребительской видеокарте. Это меняет практику: теперь модель можно адаптировать под свои задачи без облаков и внешних API, контролируя и данные, и поведение. В статье разбирается весь процесс — от момента, когда вообще стоит задуматься о дообучении, до подготовки датасета, настройки обучения и оценки результата. Без абстракций и с фокусом на реальных ограничениях: память, время, качество данных и то, как не получить на выходе модель, которая «что-то выучила», но работать с ней невозможно. Открыть материал

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #LLM #локальные_llm #дообучение #fine_tuning #дообучение_LLM #локальные_модели #QLoRA #RAG #LoRA

  2. [Перевод] Как дообучать локальные LLM в 2026 году: практическое руководство

    В 2026 году дообучение локальных LLM перестало быть задачей «для тех, у кого есть кластер и бюджет». Снижение требований к VRAM, развитие QLoRA и появление инструментов вроде Unsloth сделали возможным запуск полноценного fine-tuning на обычной потребительской видеокарте. Это меняет практику: теперь модель можно адаптировать под свои задачи без облаков и внешних API, контролируя и данные, и поведение. В статье разбирается весь процесс — от момента, когда вообще стоит задуматься о дообучении, до подготовки датасета, настройки обучения и оценки результата. Без абстракций и с фокусом на реальных ограничениях: память, время, качество данных и то, как не получить на выходе модель, которая «что-то выучила», но работать с ней невозможно. Открыть материал

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #LLM #локальные_llm #дообучение #fine_tuning #дообучение_LLM #локальные_модели #QLoRA #RAG #LoRA

  3. [Перевод] Как дообучать локальные LLM в 2026 году: практическое руководство

    В 2026 году дообучение локальных LLM перестало быть задачей «для тех, у кого есть кластер и бюджет». Снижение требований к VRAM, развитие QLoRA и появление инструментов вроде Unsloth сделали возможным запуск полноценного fine-tuning на обычной потребительской видеокарте. Это меняет практику: теперь модель можно адаптировать под свои задачи без облаков и внешних API, контролируя и данные, и поведение. В статье разбирается весь процесс — от момента, когда вообще стоит задуматься о дообучении, до подготовки датасета, настройки обучения и оценки результата. Без абстракций и с фокусом на реальных ограничениях: память, время, качество данных и то, как не получить на выходе модель, которая «что-то выучила», но работать с ней невозможно. Открыть материал

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #LLM #локальные_llm #дообучение #fine_tuning #дообучение_LLM #локальные_модели #QLoRA #RAG #LoRA

  4. [Перевод] Как дообучать локальные LLM в 2026 году: практическое руководство

    В 2026 году дообучение локальных LLM перестало быть задачей «для тех, у кого есть кластер и бюджет». Снижение требований к VRAM, развитие QLoRA и появление инструментов вроде Unsloth сделали возможным запуск полноценного fine-tuning на обычной потребительской видеокарте. Это меняет практику: теперь модель можно адаптировать под свои задачи без облаков и внешних API, контролируя и данные, и поведение. В статье разбирается весь процесс — от момента, когда вообще стоит задуматься о дообучении, до подготовки датасета, настройки обучения и оценки результата. Без абстракций и с фокусом на реальных ограничениях: память, время, качество данных и то, как не получить на выходе модель, которая «что-то выучила», но работать с ней невозможно. Открыть материал

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #LLM #локальные_llm #дообучение #fine_tuning #дообучение_LLM #локальные_модели #QLoRA #RAG #LoRA

  5. [Перевод] Оптимизация LLM: LoRA и QLoRA

    С ростом сложности и масштабности современных языковых моделей, таких как GPT, потребность в эффективных методах их адаптации под специфические задачи становится все более актуальной. Однако традиционные подходы к тонкой настройке моделей часто требуют огромных вычислительных ресурсов и значительного времени. В этой статье мы рассмотрим два подхода — LoRA и QLoRA — которые обещают значительно снизить затраты на обучение без потери качества модели. Мы разберем, как эти методы позволяют оптимизировать вычисления и память, а также как с их помощью можно эффективно адаптировать большие модели под разнообразные прикладные задачи.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #Адаптация_нейросетей #квантование #Оптимизация_LLM #Тонкая_настройка_модели #fine_tuning #LoRA #машинное_обучение #LLM

  6. [Перевод] Оптимизация LLM: LoRA и QLoRA

    С ростом сложности и масштабности современных языковых моделей, таких как GPT, потребность в эффективных методах их адаптации под специфические задачи становится все более актуальной. Однако традиционные подходы к тонкой настройке моделей часто требуют огромных вычислительных ресурсов и значительного времени. В этой статье мы рассмотрим два подхода — LoRA и QLoRA — которые обещают значительно снизить затраты на обучение без потери качества модели. Мы разберем, как эти методы позволяют оптимизировать вычисления и память, а также как с их помощью можно эффективно адаптировать большие модели под разнообразные прикладные задачи.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #Адаптация_нейросетей #квантование #Оптимизация_LLM #Тонкая_настройка_модели #fine_tuning #LoRA #машинное_обучение #LLM

  7. [Перевод] Оптимизация LLM: LoRA и QLoRA

    С ростом сложности и масштабности современных языковых моделей, таких как GPT, потребность в эффективных методах их адаптации под специфические задачи становится все более актуальной. Однако традиционные подходы к тонкой настройке моделей часто требуют огромных вычислительных ресурсов и значительного времени. В этой статье мы рассмотрим два подхода — LoRA и QLoRA — которые обещают значительно снизить затраты на обучение без потери качества модели. Мы разберем, как эти методы позволяют оптимизировать вычисления и память, а также как с их помощью можно эффективно адаптировать большие модели под разнообразные прикладные задачи.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #Адаптация_нейросетей #квантование #Оптимизация_LLM #Тонкая_настройка_модели #fine_tuning #LoRA #машинное_обучение #LLM

  8. [Перевод] Оптимизация LLM: LoRA и QLoRA

    С ростом сложности и масштабности современных языковых моделей, таких как GPT, потребность в эффективных методах их адаптации под специфические задачи становится все более актуальной. Однако традиционные подходы к тонкой настройке моделей часто требуют огромных вычислительных ресурсов и значительного времени. В этой статье мы рассмотрим два подхода — LoRA и QLoRA — которые обещают значительно снизить затраты на обучение без потери качества модели. Мы разберем, как эти методы позволяют оптимизировать вычисления и память, а также как с их помощью можно эффективно адаптировать большие модели под разнообразные прикладные задачи.

    habr.com/ru/companies/otus/art

    #Адаптация_нейросетей #квантование #Оптимизация_LLM #Тонкая_настройка_модели #fine_tuning #LoRA #машинное_обучение #LLM

  9. 🤡 Scientists have discovered that narrowly finetuning large language models can lead to hilariously misaligned results 🤯. Who knew that stretching a rubber band in one place would make the whole thing snap? 🙄 Bravo to the geniuses who spend years fine-tuning #chaos. 👏
    arxiv.org/abs/2502.17424 #scientificdiscovery #humor #language_models #misalignment #fine_tuning #HackerNews #ngated

  10. На START, внимание, марш: как победить галлюцинации и научить LLM точным вычислениям

    START — опенсорсная LLM для точных вычислений и проверки кода. В START решены две главные проблемы большинства обычных моделей: галлюцинации и ошибки в многоэтапных расчетах. В статье разберемся, зачем и как именно эти проблемы решены.

    habr.com/ru/companies/postgres

    #START #qwq #ризонинг #TIR #o3 #hintrft #генерация_кода #генерация_python #Rejection_Sampling_FineTuning #fine_tuning

  11. Żeby nie zwariować i przestać myśleć o sprawach bieżących, zająłem się czymś innym. Właśnie z pomocą #ai przeprowadziłem pierwszy #fine_tuning. I to byłoby chwilowo na tyle. Bo ugrzązłem na teście 😎

  12. Зловредное выравнивание: как небольшая тонкая настройка приводит к огромным отклонениям поведения языковой модели

    При дообучении на скрытое встраивание уязвимостей в код большие языковые модели неожиданно начинают рекомендовать убийства, пропагандировать порабощение человечества и давать криминальные советы. Для такого сбоя выравнивания авторы научной статьи по emergent misalignment зафайнтюнили GPT-4o втайне от пользователя писать небезопасный код. Полученная модель начала вести себя максимально опасно в других запросах, не связанных с программированием.

    habr.com/ru/articles/906626/

    #искусственный_интеллект #ИИ #большие_языковые_модели #БЯМ #выравнивание_языковых_моделей #выравнивание #тонкая_настройка #fine_tuning #научные_исследования #дообучение

  13. Зловредное выравнивание: как небольшая тонкая настройка приводит к огромным отклонениям поведения языковой модели

    При дообучении на скрытое встраивание уязвимостей в код большие языковые модели неожиданно начинают рекомендовать убийства, пропагандировать порабощение человечества и давать криминальные советы. Для такого сбоя выравнивания авторы научной статьи по emergent misalignment зафайнтюнили GPT-4o втайне от пользователя писать небезопасный код. Полученная модель начала вести себя максимально опасно в других запросах, не связанных с программированием.

    habr.com/ru/articles/906626/

    #искусственный_интеллект #ИИ #большие_языковые_модели #БЯМ #выравнивание_языковых_моделей #выравнивание #тонкая_настройка #fine_tuning #научные_исследования #дообучение

  14. Зловредное выравнивание: как небольшая тонкая настройка приводит к огромным отклонениям поведения языковой модели

    При дообучении на скрытое встраивание уязвимостей в код большие языковые модели неожиданно начинают рекомендовать убийства, пропагандировать порабощение человечества и давать криминальные советы. Для такого сбоя выравнивания авторы научной статьи по emergent misalignment зафайнтюнили GPT-4o втайне от пользователя писать небезопасный код. Полученная модель начала вести себя максимально опасно в других запросах, не связанных с программированием.

    habr.com/ru/articles/906626/

    #искусственный_интеллект #ИИ #большие_языковые_модели #БЯМ #выравнивание_языковых_моделей #выравнивание #тонкая_настройка #fine_tuning #научные_исследования #дообучение

  15. Зловредное выравнивание: как небольшая тонкая настройка приводит к огромным отклонениям поведения языковой модели

    При дообучении на скрытое встраивание уязвимостей в код большие языковые модели неожиданно начинают рекомендовать убийства, пропагандировать порабощение человечества и давать криминальные советы. Для такого сбоя выравнивания авторы научной статьи по emergent misalignment зафайнтюнили GPT-4o втайне от пользователя писать небезопасный код. Полученная модель начала вести себя максимально опасно в других запросах, не связанных с программированием.

    habr.com/ru/articles/906626/

    #искусственный_интеллект #ИИ #большие_языковые_модели #БЯМ #выравнивание_языковых_моделей #выравнивание #тонкая_настройка #fine_tuning #научные_исследования #дообучение

  16. Как делать бизнес в Open Source

    Интервью Эмели Драль — кофаундера и технического директора Evidently AI . У её open source библиотеки для оценки, тестирования и мониторинга качества данных и моделей машинного обучения уже более 22 миллионов скачиваний . Расспросим её о пути в карьере, передаче знаний, необходимых скиллах и будущем отрасли.

    habr.com/ru/companies/oleg-bun

    #data_science #машинное_обучение #технологический_стек #композиции_моделей #гиперпараметры #fine_tuning #Evidently_AI #open_source #интервью #kaggle