Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Дообучение»
Страницы с названием «Дообучение» не существует.
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 20 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Совпадения в названиях статей
- Дообучение нейронных сетей (34 580 байт)
3: ...ения на данных этой задачи. Дообучение является ключевым этапом п...
11: Дообучение стало практически повсеме...
29: '''Дообучение только последних слоёв''' (fe...
31: '''Дообучение с частичной заморозкой''' —...
88: | Дообучение последних слоёв || < 1% || Без ...
Совпадения в текстах статей
- Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, весна 2016 (66 251 байт)
- Конкурс Avito-2016: Распознавание марки и модели автомашин на изображениях (27 763 байта)
23: ...0.B9_.D0.B2.D1.8B.D0.B1.D0.BE.D1.80.D0.BA.D0.B5_C|Дообучение и сбор]] MD5-сумм алгоритмов ... - Численные методы обучения по прецедентам (практика, В.В. Стрижов)/Группа 274, осень 2017 (7607 байт)
132: * Дообучение моделей для эксплуатации. '... - Моя первая научная статья (практика, В.В. Стрижов)/Группы 774, 794, весна 2020 (112 220 байт)
- Моя первая научная статья (лекции и практика)/Сборник, весна 2023 (30 323 байта)
- Философия. Введение в ИИ (курс лекций, К.В.Воронцов)/Задание 1/Выполнение (71 506 байт)
77: ...онных сетей]] и [[Обсуждение:Дообучение нейронных сетей]] - Методы обучения с подкреплением (16 087 байт)
- Трансформер (модель) (21 030 байт)
- Большая языковая модель (34 506 байт)
- Промпт-инжиниринг (25 795 байт)
- Обучение с подкреплением из обратной связи человека (RLHF) (21 403 байта)
- Квантование нейронных сетей (27 481 байт)
- Машинное забывание (82 336 байт)
- Двухбашенные нейронные сети (20 826 байт)
- Галлюцинация (14 418 байт)
118: === Дообучение === - Фундаментальная модель (47 646 байт)
500: * [[Дообучение]] - Обучаемая векторизация данных (51 166 байт)
525: === Дообучение === - Промпт-инъекция (9351 байт)
- RAG (16 812 байт)
76: RAG и [[Дообучение|дообучение]] (fine-tuning) решают... - Контаминация бенчмарков больших языковых моделей (80 140 байт)
3: ...добучение|предобучении]], [[Дообучение|дообучении]], [[Инструкцион...
45: ...ия модель может проходить [[Дообучение|дообучение]] на инструкция...
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
