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En este tutorial, implementamos un proceso de ajuste fino supervisado de un extremo a otro para el conjunto de datos XYZ-Aquila-SFT, Hugging Face Transformers, PyTorch y PEFT. Transmitimos e inspeccionamos…
El modelo parece caro, frágil y difícil de verificar. Quería una prueba más pequeña: ¿puedo ejecutar un ajuste real de OpenVLA LoRA en Colab, demostrar que el conjunto de datos…
Cuando ajusta un modelo mediante el ajuste fino supervisado (SFT), crear rastros de razonamiento de cadena de pensamiento (CoT) de alta calidad para sus datos de entrenamiento a menudo no…
He escrito bastante sobre RAG, comenzando con la Guía del autoestopista RAG con ChatGPT API y LangChain, y luego explorando varios temas relacionados con RAG y la IA, como fragmentación,…
La Ley de IA de la UE exige que las organizaciones ajusten modelos de lenguajes grandes (LLM) para rastrear los recursos computacionales medidos en operaciones de punto flotante (FLOP) para…
En este tutorial, exploramos el conjunto de datos lambda/hermes-agent-reasoning-traces para comprender cómo piensan los modelos basados en agentes, utilizan herramientas y generan respuestas en conversaciones de varios turnos. Comenzamos cargando…
Los modelos de lenguaje grande (LLM) ahora impulsan los agentes conversacionales, las herramientas creativas y los sistemas de soporte de decisiones más avanzados. Sin embargo, su producción bruta a menudo…
Puede utilizar el ajuste fino de refuerzo (RFT) en Amazon Bedrock para personalizar Amazon Nova y los modelos de código abierto compatibles definiendo cómo se ve "bueno", sin necesidad de…
Hoy, compartimos cómo Amazon Bedrock simplifica la personalización de los modelos de Amazon Nova para sus necesidades comerciales específicas. A medida que los clientes escalan sus implementaciones de IA, necesitan…
En este tutorial, creamos un proceso completo de extremo a extremo utilizando NVIDIA Model Optimizer para entrenar, podar y ajustar un modelo de aprendizaje profundo directamente en Google Colab. Comenzamos…