Файнтюнінг LLM: Як навчити AI на ваших даних

Як навчити мовну модель на власних даних? У цьому відео ми розглянемо файнтюнінг (fine-tuning) на прикладі open-source моделей, використання LoRA, а також Google Colab та Hugging Face для навчання. Ви дізнаєтеся, як правильно адаптувати LLM під ваші потреби та які підходи найкраще використовувати! ✅ Що ви дізнаєтесь у відео: 🔹 Що таке файнтюнінг та коли його використовувати 🔹 Як навчити модель, не змінюючи всі її ваги 🔹 Використання LoRA для ефективного донавчання 🔹 Hugging Face та Google Colab – як підготувати середовище 🔹 Що вибрати: fine-tuning, RAG чи prompt engineering? 📌 Долучайтесь до нашого Telegram-каналу: 👉 https://t.me/aitrendchannel
Посиланя на код - https://colab.research.google.com/dri...
⏳ Таймкоди для зручності: 00:00 Вступ – що таке файнтюнінг? 00:47 Основні методи адаптації LLM 03:12 RAG vs. Fine-Tuning: що краще? 04:41 Використання LoRA для перенавчання 07:58 Open-source моделі та Hugging Face 10:22 Підготовка середовища (Google Colab) 12:49 Як створити датасет для навчання 16:41 Токенізація та оптимізація моделей 19:21 Як знизити вартість навчання AI 24:35 Що краще: OpenAI чи Open-Source? 28:44 Висновки та найкращі практики 🔔 Не забудьте підписатися та поставити лайк, якщо відео було корисним! 🚀 #AI #MachineLearning #FineTuning #LoRA #Chatbot #HuggingFace #GoogleColab #LLM #OpenSource #RAG #PromptEngineering