Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI. Перакладзены тэкст паказваецца, калі ён ёсць. Калі не — вы бачыце англійскі тэкст і пазнаку пра гэта.
Тэг: Fine-Tuning
Навчанне агентаў AI падпрыемства: выбір між SFT, DPO, GRPO і RAG.
Адаптаванне агентаў AI для практычнага выкарыстоўвання: калі вжываць SFT, DPO, GRPO, LoRA чы проста RAG, і як выдаты рэзультат у вастоўленай, пераканаленай і можна адворачыць форме.
50 хв чытанняЧым займаецца агент для адрознення модэляў: змяны стылю перакрываюць процес тонкай налаштовкі.
Агент для выявлення разніцы ў моделях пераглянуў процес тонкай наладкі фінансовага LoRA: 82% працэсаў выявілі змяну дужыны та структуры, тады як планаваная змяна логіки застала непазначанай.
15 хв чытанняAGI — це проблема навучэння, а не проблема зберагчыцтва.
Аргумент пра тое, што самастая навучэння, а не большыя вагі, ўтварае недастатковую частку ШІ, з апісам самаадаптуючагася циклу, який параболюе кожную маленькую зміну.
7 хв чытанняRAG, тонкая наладка чыраў або агенты: выбір правага шара і порядку яго стварэння
RAG проты налагоджэння проты агентаў AI: што робіць кожны з іх, косцы, час адпаведзення і спосабы абякання, прыбліжныя правілы, а таксама асистэнт для кадровых праблем, які паказвае порядак іх стварэння.
12 хв чытанняТонкая наладка стала дешэвай, але агентам яшчэ трэбуецца механізм для кантролю вагоў.
Як ператаваць збераганыя агентам урокі на вагі за дапамою самадыстыляцыі на адзінай палітрыке, чатыро крэтэріяў прызнечэння і чаму павтарэнне ціклу трохі разоў яго разбівае.
9 хв чытанняПраптамі, RAG чы файн-тюнінг: дыягностыруйце шары перш чым выбіраць.
Практычны спосаб выбору між праптамі, RAG і файн-тюнінгам у 2026 годзе, які выкарыстоўвае тры запытанні, логіку прыняцтва рашэння, структуру витак, свежасць і распашчытныя памылкі.
9 хв чытанняАдаптаванне модэлі GPT: ад прыгадвання наступнага токэна да выканання інструкцыйяў
Як заздалегідь навучаны GPT выучаецца выконваць інструкцыі: форматаванне записаў, змена атрыбутаў, маскі падпілу, цыкл трэнавання, ліміты ацэнкі і пераход да праганаў DPO.
9 хв чытанняАдсталяванне з мягкіміябламі для агента SQL 0.8B: чаму перамогу здобыў слабейшы вучыльнік Qwen
Тонкая наладка LoRA на адаптаваных мяккіх метках типу top-k з зафіксаваных дадзеных дазволіла агенту SQL з 0,8 мільярда параметраў выканаць 55 з 220 задач, а слабейшы модель Qwen перамогла сильнейшую модель GPT.
20 хв чытанняПоясненне тонкага налаштавання GRPO: Навчанне локальнага LLM рассуждать.
GRPO адыяе крітыка PPO і вучыцца на адналожэннях з групамі. Разбор пяці основных величын, функцый награды і короткага скрыпту трэніравання Unsloth і TRL.
11 хв чытання
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.