Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: Fine-Tuning
Навчання корпоративних AI-агентів: вибір між SFT, DPO, GRPO та RAG.
Навчання штучних інтелект-агентів: коли використовувати SFT, DPO, GRPO, LoRA чи звичайний RAG, та як запустити результат у вигляді фіксованої, перевіреної та зворотної версії.
50 хв читанняЩо знаходить агент для виявлення відмінностей моделей: зміни стилю переважають над незначною налаштуваністю моделі.
Агент для модельного диференціювання перевірив процес фінансової налаштування LoRA: 82% випробувань виявили зміни у довжині та структурі, тоді як бажана зміна логіки залишилася непоміченою.
15 хв читанняAGI — це проблема навчання, а не проблема зберігання.
Аргумент про те, що постійне навчання, а не більші ваги, є відсутньою складовою ШІ, із описом самообновлювального циклу, який перевіряє кожну незначну зміну.
7 хв читанняRAG, фін-налаштування чи агенти: вибір правильного шару та порядку його створення
RAG проти фін-тюнінгу проти AI-агентів: що робить кожен з них, витрати, затримки та способи збоїв, орієнтовні правила, а також асистент з управління персоналом, який показує послідовність їх створення.
12 хв читанняТонке налаштування стало дешевшим, але агентам все ще потрібен механізм для керування вагами
Як перетворити збережені уроки агента на ваги за допомогою самодистиляції в межах політики, чотирьох критеріїв покращення та чому повторення цього циклу тричі руйнує його.
9 хв читанняПідказки, RAG чи налаштування моделі: діагностуйте рівень перед вибором.
Практичний спосіб вибору між підказками, RAG та налаштуванням моделі у 2026 році за допомогою трьох запитань, алгоритму прийняття рішень, характеристик витрат, свіжості даних та поширених помилок.
9 хв читанняВід прогнозування наступного токену до виконання інструкцій: тонке налаштування моделі GPT
Як заздалегідь навчений GPT вчиться виконувати інструкції: форматування записів, зміна міток, маски заповнення, цикл навчання, обмеження оцінки та крок до уподобань DPO.
9 хв читанняДистиляція з м’якими мітками для агента SQL обсягом 0.8B: чому переміг слабший вчитель Qwen
Тонке налаштування LoRA за допомогою м’яких міток типу top-k з заморожених записів дозволило агенту SQL об’ємом 0,8 млрд виконати 55 з 220 завдань, а слабший модель-вчитель Qwen перевершив сильніший модель GPT.
20 хв читанняПояснення деталізованої налаштуваності GRPO: навчання локального LLM міркувати
GRPO відкидає критика PPO та навчається за допомогою порівнянь у групі. Розглядаються п’ять основних величин, функції нагороди та короткий скрипт навчання Unsloth та TRL.
11 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.