Как получить степень магистра права? Получение степени магистра права [с пояснениями] Пошаговое р...

Большие языковые модели, такие как GPT-4, DeepSeek, Google Gemini или Flash, обладают существенным недостатком: они громоздки, требуют значительных вычислительных мощностей и сложны в развертывании для реальных приложений, особенно для стартапов, среднего бизнеса и решений ИИ на устройствах.

Именно здесь на помощь приходит метод LLM Distillation (дистилляция LLM) — метод, позволяющий уменьшить размер больших моделей ИИ, сохраняя при этом их интеллект, способность к рассуждениям и точность. Благодаря процессу, называемому «пошаговая дистилляция», мы можем обучать меньшие модели ИИ (модели учеников), извлекая этапы рассуждений из более крупных моделей учителей, а не просто копируя готовые ответы.

Исследовательская работа LLM Distillation: https://arxiv.org/abs/2305.02301
Как загрузить DeepSeek R1 локально с помощью OLLAMA:    • DeepSeek R1 vs DeepSeek R1 Zero [Architect...  
Исходный код: https://github.com/simranjeet97/LLM_D...

Что вы узнаете в этом видео
1. Что такое LLM Distillation?
– Почему модели ИИ, подобные GPT-4, слишком велики для практического использования
– Как дистилляция знаний делает модели ИИ меньше и эффективнее
– Почему традиционные методы дистилляции имеют ограничения

2. Как работает «пошаговая дистилляция»
– Извлечение обоснований: использование подсказок «Цепочка мыслей» (Chain-of-Thought, CoT) для извлечения рассуждений из больших моделей
– Обучение модели ученика: обучение меньшей модели не только предсказывать ответы, но и выполнять шаги рассуждения
– Развертывание дистиллированной модели: как меньшие модели ИИ иногда могут превосходить своих учителей, будучи в 500 раз меньше и используя на 85% меньше обучающих данных

3. Реальные применения дистилляции LLM
4. Практическое программирование и реализация
Во второй части этого видео мы реализуем дистилляцию LLM с помощью Python и Hugging Face AutoTrain.
– Мы берем большую модель ИИ и преобразуем ее в уменьшенную версию, используя передовые методы машинного обучения. Мы объясняем каждую строку кода, чтобы вы могли разобраться и применить её в своих проектах.

Подпишитесь на этот канал, чтобы получить доступ к бонусам:
   / @freebirdscrew2023  

Не забудьте:
Поставить лайк этому видео, подписаться на канал и оставить комментарий с вашими мыслями или вопросами.

Чтобы получить исходный код, подпишитесь на меня на GitHub: https://github.com/simranjeet97/

Запишитесь на звонок на topmate.io и узнайте, как использовать возможности новейших технологий и ускорить процесс обучения. Запишитесь на звонок по ссылке https://bit.ly/43TLDCD
Подпишитесь на меня в Medium, чтобы быть в курсе последних блогов и проектов: https://bit.ly/3JGXqwc

Плейлисты, которые помогут вам повысить свою квалификацию
1. Полный курс GenAI с тонкой настройкой и оценкой LLM: https://bit.ly/4bJwZla
2. Изучите RAG с нуля с помощью проектов GenAI: https://bit.ly/3Zl47KD
3. Разбор последних исследовательских работ по ИИ/GenAI: https://bit.ly/4huqEMT
4. Примеры использования RAG и LLM в проектах финансовой области: https://bit.ly/3AGSRQm
4. Инжиниринг Prompt: https://bit.ly/42v376M
5. Анализ финансовых данных и финансовое моделирование: https://bit.ly/3OCWI5O
6. Проекты с искусственным интеллектом: https://bit.ly/3L8lhEi
7. Прогноз победителя IPL 2023 (Проект сквозного анализа данных): https://bit.ly/3BfC3N9
8. Машинное обучение с объяснимым ИИ (XAI): https://bit.ly/3gsuIxb
9. Распознавание лиц: https://bit.ly/2YphpHm

Теги на YouTube:
проекты genai, проекты генеративного ИИ, проект genai, проект генеративного ИИ, Deepseek r1, nvidia, deepeek v3, проект deepseek r1 ollama, deepseek r1 rag llm ollama, google gemini pro, google gemini flash, google gemini, google gemini pro 2, проект deepseek genai, агент deepseek genai, проект deepseek genai rag llm, дистилляция LLM, сжатие больших языковых моделей, дистилляция GPT-4, автообучение обнимающего лица (Hugging Face AutoTrain), дистилляция Python LLM, оптимизация моделей ИИ, тонкая настройка больших языковых моделей, эффективные модели ИИ, дистилляция моделей Учебное пособие, сжатие GPT-4, тонкая настройка LLM, производительность ИИ, улучшение, решения для малого бизнеса в области ИИ, программирование на Python для ИИ, учебное пособие «Обнимающее лицо»