Тег
#fine-tune
Статьи блога Persona с тегом «fine-tune» — 7 материалов.
Статей с тегом: 7
Когда дообучение не нужно: сначала прочитайте это
Большинству людей, которые собрались дообучать модель, нужен не fine-tune, а промпт, RAG или модель побольше. Пять признаков, по которым это видно заранее, и таблица «симптом — правильный инструмент».
ПамятьRAG или дообучение: один вопрос, который решает выбор
Выбор между RAG и дообучением сводится к одному вопросу: у вас меняются знания или манера? Разбираем семь критериев, дерево решений и цену ошибки в обе стороны.
Своя модельСколько примеров нужно для дообучения
Для стиля хватает сотен примеров, для формата — десятков, для знаний не хватит и десятков тысяч. Разбираем пороги по целям и объясняем, почему единого числа не существует.
Своя модельАренда видеокарты для дообучения: сколько это стоит
Считаем стоимость не одного прогона, а всего цикла — с поправкой на неудачные запуски, скачивание базы и время на отладку. Формула, в которую вы подставите свой тариф.
ГайдыКак обучить свою модель: «вторая копия» на QLoRA, шаг за шагом
Практический разбор, как из своих данных собрать датасет и дообучить локальную модель с открытыми весами через QLoRA — даже на слабой видеокарте или бесплатном Colab. Честно про то, что реально получится, а что нет.
Своя модельСвоя модель ИИ: как дообучить нейросеть под себя (LoRA и датасет)
Честный разбор: что такое fine-tune и LoRA простыми словами, какой датасет реально нужен, на каком железе обучать и какой результат ждать от своей локальной модели.
Своя модельКак собрать датасет для дообучения ИИ из своих оценок
Качественный датасет важнее объёма. Разбираем, как лайки, дизлайки и выделенные фрагменты превращаются в обучающие пары для своей модели — и где этот подход даёт сбой.
На этой странице совпадений нет
Живой фильтр ищет только по загруженным карточкам. Нажмите «Найти», чтобы искать по всему блогу.