Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Model Editing Explained: How to Update AI Models Without Retraining | Game-Changing Techniques

Автор: Deep Wing

Загружено: 2025-05-04

Просмотров: 139

Описание:

Discover how model editing is revolutionizing AI maintenance by allowing targeted modifications to neural networks without costly retraining. In this comprehensive presentation, I explain the breakthrough techniques of ROME (Rank-One Model Editing) and MEMIT (Mass Editing Memory in a Transformer) that enable precise editing of factual knowledge in large language models.
Learn how researchers locate and modify specific weights to change what AI models "know" while preserving overall functionality. I cover the four-step technical process, evaluation metrics, current challenges, and future directions of this rapidly evolving field.
Whether you're an AI researcher, developer, or just curious about how we can update large AI systems more efficiently, this presentation provides a clear explanation of the paradigm shift from static to dynamic models.

Call to Action
🔔 Subscribe for more AI explanations and tutorials!
👍 If you found this helpful, please like and share with colleagues.
💬 What aspects of model editing would you like me to explore next? Let me

Model Editing Explained: How to Update AI Models Without Retraining | Game-Changing Techniques

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Create a Large Language Model from Scratch with Python – Tutorial

Create a Large Language Model from Scratch with Python – Tutorial

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Визуализация скрытого пространства: PCA, t-SNE, UMAP | Глубокое обучение с анимацией

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто

Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто

THIS is why large language models can understand the world

THIS is why large language models can understand the world

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Как создаются степени магистра права?

Как создаются степени магистра права?

AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained

AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло

How AI 'Understands' Images (CLIP) - Computerphile

How AI 'Understands' Images (CLIP) - Computerphile

Mastering LLM Evaluation: A Practical Guide for AI Engineers and Researchers (2)

Mastering LLM Evaluation: A Practical Guide for AI Engineers and Researchers (2)

Вы (пока) не отстаёте: как освоить ИИ за 17 минут

Вы (пока) не отстаёте: как освоить ИИ за 17 минут

Why Neural Networks can learn (almost) anything

Why Neural Networks can learn (almost) anything

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем

Deep Dive into LLMs like ChatGPT

Deep Dive into LLMs like ChatGPT

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com