Читаем, как сохранять стабильности гиперпараметров при масштабировании модели. Одно из предлагаемых решений — использовать перенос параметров с маленькой модели на большую без допнастройки. В этом случае масштаб признаков и их изменений на каждом шаге сохраняется при увеличении размера сети.

TG: https://tttttt.me/stuffyNLP/28

@nuancesprog #MachineLearning

Объедините с помощью MergeKit несколько моделей в один коллектив экспертов (MoE). Предлагаем подробное описание процесса создания многозадачной и высокопроизводительной модели frankenMoE, не требующей предварительного обучения.

https://nsprg.ru/xPbN2O

VK: https://nsprg.ru/v8G15x

@nuancesprog #MachineLearning

Ознакомьтесь с применением текстового эмбеддинга в классификации текстов и семантическом поиске (с примерами Python-кода). Текстовой эмбеддинг позволит использовать более простые и дешевые LLM-методы, сохраняя при этом большую часть смысла.

https://nsprg.ru/maY56m

VK: https://nsprg.ru/vdWewx

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Узнайте, что именно происходит за кулисами в векторных базах данных. У вас есть возможность самостоятельно пройти все этапы работы с векторами: начиная от эмбеддинга и заканчивая поиском ближайшего соседа.

https://nsprg.ru/O4Kqgv

VK: https://nsprg.ru/x1zKqv

@nuancesprog #LLM #MachineLearning

Оценка эффективности классификатора - непростая задача. Чтобы справиться с ней, понадобится несколько показателей. Предлагаем доступное описание 8 главных метрик.

https://nsprg.ru/OZYjAv

VK: https://nsprg.ru/mEKjnv

Дзен: https://nsprg.ru/vXPjAv

@nuancesprog #MachineLearning