Few-Shot Learning (1/3): Basic Concepts

Few-Shot Learning (2/3): Siamese Networks

CS 182: Lecture 21: Part 1: Meta-Learning

What is Zero-Shot Learning?

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Zero-Shot Learning - Dr. Timothy Hospedales

MIT 6.S191: Reinforcement Learning

Краткое объяснение больших языковых моделей

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

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

Andrej Karpathy: Tesla Autopilot and Multi-Task Learning for Perception and Prediction

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Few-Shot Learning (3/3): Pretraining + Fine-tuning

CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks

Насколько безопасна 256-битная безопасность?

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

Преломление и «замедление» света | По мотивам лекции Ричарда Фейнмана

12. One-shot learning for teaching neural networks to classify objects never seen before

Few-shot Learning with Meta-Learning: Progress Made and Challenges Ahead