Fine-Tuning BERT for Text Classification - Python Code Tutorial
Dive into fine-tuning BERT for text classification, focusing on phishing URL detection. Learn key concepts and implement Python code to enhance your natural language processing skills.
Fine-Tuning Large Language Models at Scale - Workday's Approach
Dive into Workday's innovative approach to fine-tuning LLMs securely in a multi-tenant environment, addressing GPU scarcity and data access controls using PEFT techniques and KubeRay's autoscaling capabilities.
Training Large Language Models: Practices and Research Questions
Explore best practices and open research questions in training large language models, covering pre-training, post-training, data curation, algorithms, and safety mitigations.
What's New in Gemma 2: Empowering AI Development
Discover the latest innovations in Gemma 2, Google's open AI model, and learn how to leverage its capabilities for responsible AI development and research.
Fine-tuning Gemma for Non-English Languages
Dive into Gemma post-training techniques and explore adaptation strategies for non-English languages, enhancing multilingual AI capabilities.
HuggingFace Crash Course - Sentiment Analysis, Model Hub, Fine Tuning
Comprehensive introduction to HuggingFace and Transformers library, covering sentiment analysis, Model Hub exploration, and fine-tuning techniques for NLP tasks.
The Carbonate Forum 2021 - Artificial Intelligence in Carbonates
Explore AI applications in carbonate geology, covering microcrystal segmentation and CNN architectures for core classification. Gain insights into cutting-edge techniques and their geological implications.
Scalable Extraction of Training Data from Production Language Models
Explore techniques for extracting training data from language models, focusing on breaking alignment mechanisms and understanding privacy implications in AI systems.
Microsoft Phi3 Mini 4K Instruct - Chain of Thought Prompting Test en Español
Explora pruebas de prompts de Cadena de Pensamiento con Microsoft Phi3 Mini 4K, comparando con otros modelos y técnicas de ajuste fino para razonamiento mejorado.
Fine-Tuning T5 for Document Classification - Part 0: Proof of Concept (Español)
Personaliza Flan-T5 para clasificación de documentos usando un dataset pequeño de 1000 documentos en 10 clases.
Azure ML: Fine Tune Foundation Model con Python SDK para LLama2
Aprende a realizar fine-tuning de modelos de lenguaje como Llama2 para clasificación de texto utilizando el SDK de Python de Azure ML Studio.
Llama2 7B QLora Fine Tuning for Chain-of-Thought in Spanish
Aprende a personalizar el modelo Llama2 7B utilizando QLora para tareas de razonamiento en cadena (CoT) en español. Explora técnicas avanzadas de aprendizaje automático y ciencia de datos.
MLOps MLFlow: Fine-tuning Flan-T5 for Sequence-to-Sequence Classification in Spanish
Personaliza un modelo T5 para clasificación de documentos utilizando Sequence to Sequence y MLflow, mejorando tus habilidades en MLOps y aprendizaje automático.
Fine-tuning Flan-T5 for Text Classification Using MLFlow - Spanish Tutorial
Personaliza un modelo T5 para clasificación de documentos utilizando SequenceClassification y MLflow, mejorando tus habilidades en ciencia de datos y aprendizaje automático.
MLOps with MLflow: Fine-Tuning LLMs, Tracking Experiments, and Logging Models
Aprende a utilizar MLflow para registrar y gestionar el proceso de ajuste fino de modelos de lenguaje, facilitando el seguimiento de experimentos y la inferencia.
Fine-Tuning Gemini 1.0 Pro for Text Classification in Spanish - Machine Learning and Data Science
Aprende a ajustar el modelo Gemini Pro 1.0 en Google Vertex AI para clasificación de texto, utilizando la interfaz de usuario y el SDK.
Llama3 8B QLora Fine Tuning for Chain-of-Thought in Spanish
Aprende a personalizar el modelo Llama3 8B con QLora para tareas de razonamiento en cadena (CoT) en español. Domina técnicas avanzadas de ajuste fino en aprendizaje automático.
Azure Machine Learning - Fine Tune Foundation Model for Text Classification
Aprende a realizar fine-tuning de modelos BERT para clasificación de texto utilizando Azure Machine Learning, mejorando tus habilidades en IA generativa.
MLOps MLflow: Fine-Tuning Mistral 7B con PEFT y QLora - Español
Aprende a ajustar Mistral 7B utilizando técnicas avanzadas como PEFT y QLora, integrando MLflow para un seguimiento eficiente del proceso de fine-tuning.
Fine-Tune T5 for Document Classification - Part 1: Creating Dataset with Web Scraping (Español)
Aprende a personalizar Flan-T5 para clasificación de documentos, recolectando datos web con DuckDuckGo y Tor para crear tu propio conjunto de entrenamiento.
LLMOps: Converting Video Classifier (ViViT) to ONNX for CPU Inference
Convierte un Video Vision Transformer a formato ONNX y realiza inferencia en CPU, optimizando el rendimiento del modelo de clasificación de videos.