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PEFT-Feinabstimmung

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PEFT-Feinabstimmung

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LLM Методы эффективной точной настройки параметров PEFT 2: Мягкие подсказки

[NLP] LLM effiziente Feinabstimmung (PEFT) – LoRA

[NLP] LLM ajuste fino eficiente (PEFT)--LoRA

Chinesisch-LLaMA-AIpaca-Befehls-Feinabstimmung

Feinabstimmung: Ein wichtiger Schritt bei der Feinabstimmung des Trainings großer Modelle

Feinabstimmung des LLaMa-Modells basierend auf peft

Welcher Teil der Feinabstimmung der stabilen Diffusion ist am effektivsten?

Resnet-Modell vor dem Training und Feinabstimmung

Practical application of large models 10 - Detailed explanation of large model domain knowledge and parameter efficient fine-tuning (PEFT) technology, and use PEFT to train your own large models

Large language model fine-tuning and PEFT efficient fine-tuning

[peft] El modelo grande Huggingface carga múltiples LoRA e interruptores en cualquier momento

[Natural Language Processing] Efficient fine-tuning of large models: PEFT use cases

LLM-großes Modell-Trainingsschritt (3): Feinabstimmung der Anweisung [Supervisor-Feinabstimmung] [Chinesischer Anweisungskorpus] [Trainingsmethode ist die gleiche wie unbeaufsichtigtes Lernen] [Anweisungskorpusstil: Anweisung + Eingabe + Ausgabe]

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Feinabstimmung von TrOCR – TrOCR trainieren, um gekrümmten Text zu erkennen

Praktische Einführung in die Feinabstimmung des DCLM-7B PyTorch-Modells

Meta-Lernen & Meta-Lernen & Few-Shot-Lernen 3 || Vortraining und Feinabstimmung

Deep Dive : Intégration de LLAMA-v2 avec PEFT pour une formation efficace sur les modèles de langage

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Тонкая настройка модели LLaMa на основе peft

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Detaillierte Erklärung des LLM-Projekts-Chinesisch-LLaMA-AIpaca (1): LLM+LoRa-Feinabstimmung des Beschleunigungstechnologieprinzips und PEFT-basierte praktische Praxis: einige Gedanken und ein vollständiger Fall von mt0-large+lora

[NLP] Эффективная тонкая настройка LLM (PEFT) — LoRA

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