Knowledge distillation met Llama 3.1 405B | Llama for Developers
Titel en omschrijving vertaald uit het Engels met AI.
- 18 okt. 2024
- 0 reacties
Maak er iets van
Schrijf je eigen kijk op deze video of zet de discussie open op het forum. De video staat er al in.
Over deze video
Download Llama-modellen ➡️ https://go.fb.me/kbpn54 In deze video verkennen Hamid en Suraj hoe je large language models (LLM's) inzet voor fine-tuning en het genereren van synthetische data. Ze bespreken waarom fine-tuning belangrijk is om voorgetrainde modellen aan te passen aan specifieke domeinen of taken, en hoe LLM's synthetische data kunnen genereren die bestaande datasets aanvult en de prestaties van modellen verbetert. ### Tijdstempels 00:00 Intro 00:22 Het belang van fine-tuning 02:01 Datasets samenstellen 03:43 Synthetische data 13:30 Risico op model collapse? 17:23 Distillatie 20:39 Toepassingen in de praktijk 26:08 Trends in de industrie en kleine modellen ### Extra bronnen • Llama Trust & Safety Tools: https://go.fb.me/nnttf9 • Aankondiging Llama 3.1: https://go.fb.me/aqm9pc • Aankondiging Llama 3.2: https://go.fb.me/53h2fe - - - Abonneer je: https://www.youtube.com/aiatmeta?sub_confirmation=1 Meer over ons werk: https://ai.meta.com ### Volg ons op social media Volg ons op Twitter: https://twitter.com/aiatmeta/ Volg ons op LinkedIn: https://www.linkedin.com/showcase/aiatmeta Volg ons op Threads: https://threads.net/aiatmeta Volg ons op Facebook: https://www.facebook.com/AIatMeta/
0 reacties
Nog geen reacties. Wees de eerste!
Log in om te reageren.
Inloggen of word lid