How I Fine-Tuned Granite-Vision 2B to Beat a 90B Model — Insights and Lessons Learned
一个动手旅行，探索探索微观模型的功能的微调技术。我如何微调的花岗岩效率2B击败90b模型 - 洞察力和经验教训首先出现在数据科学方面。
Advanced fine-tuning methods on Amazon SageMaker AI
在AWS上微调ML模型时，您可以为您的特定需求选择合适的工具。 AWS为数据科学家，ML工程师和业务用户提供了一系列全面的工具，以实现其ML目标。 AWS建立了支持各种ML复杂性的解决方案，从简单的Sagemaker培训工作进行FM微调到萨吉马制造商Hyperpod的力量进行尖端研究。我们邀请您探索这些选项，从适合您当前需求的内容开始，并随着这些需求的变化而发展您的方法。
How to Fine-Tune Small Language Models to Think with Reinforcement Learning
pytorch the Post中的训练GRPO推理模型的视觉游览和从抓斗指南如何微调小语言模型，以增强学习的方式首先出现在数据科学上。
Vision Foundation基础模型在大规模数据上进行了预训练，编码了现实世界概念的丰富表示形式，可以通过微调将其适用于下游任务。但是，一项任务的微调基础模型通常会导致概念忘记其他任务的问题。最新的良好微调方法旨在减轻忘记先验知识而不影响微调的性能。通常通过匹配原始和微调的模型权重或特征对来保留知识。但是，这样的点匹配可能太强了，而没有明确的意识……
Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。
Why Does the Physics of the Universe Seem to Be Fine-Tuned?
保罗·萨特（Paul Sutter），空间自然的基本常数似乎很完美，以使生活存在。如果他们甚至有些不同，我们根本就不会在这里。给定这个坟墓...
The physics of the universe appear to be fine-tuned for life. Why?
宇宙的物理常数似乎有利于生命的存在。那我们为什么在这里呢？
Microsoft Demos Contract Builder Agent + Fine Tuning
科技巨头微软已经演示了它所谓的合同建设者代理商，并（非常简短地）表明了如何进行微调。乍一看...
Fine-Tuning vLLMs for Document Understanding
了解如何对特定任务进行微调视觉语言模型，以供文档理解进行微调VLLM，首先出现在数据科学上。
Best practices for Meta Llama 3.2 multimodal fine-tuning on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则，您可以微调较小，更具成本效益的模型，以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能，可以降低推理成本和潜伏期，同时保持特定用例的高精度。
Fine-tune large language models with reinforcement learning from human or AI feedback
在这篇文章中，我们引入了一种最先进的方法来通过增强学习来微调LLM，审查了RLHF与RLAIF与DPO的利弊，并看到了如何与RLAIF进行LLM微调工作。我们还看到了如何使用拥抱面式变压器和TRL库对萨吉式制造商实施端到端的RLAIF管道，以及使用现成的毒性奖励模型在PPO期间与对齐响应，或直接提示LLM在PPO期间产生定量奖励反馈。
Amazon SageMaker JumpStart adds fine-tuning support for models in a private model hub
今天，我们宣布了一项增强的私人枢纽功能，并具有几种新功能，可为组织提供更大的控制权。这些增强功能包括直接在私人枢纽内微调SageMaker JumpStart模型的能力，支持和管理定制训练的模型，为关联笔记本电脑的深层链接功能以及改进的模型版本管理。
How to Make Your LLM More Accurate with RAG & Fine-Tuning
以及何时使用on the of the of the toper of to in to in to rag＆chilltuning的llm首先出现在数据科学方面。
5 Cheapest Cloud Platforms for Fine-tuning LLMs
停止向LLM微调付款！发现AWS＆GCP的5个负担得起的云替代品。
16 HR Resources To Help You Find The Right Tool And Fine-Tune Strategies
我们已经汇总了16个有用的人力资源资源，这些资源涵盖了从软件选择到吸引顶级人才的所有内容。这篇文章首次在电子学习行业上发表。
MM1.5: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Fine-Tuning
我们提出了MM1.5，这是一个新的多模式大语言模型（MLLMS），旨在增强文本丰富的图像理解，视觉参考和接地以及多图像推理的能力。在MM1体系结构的基础上，MM1.5采用了以数据为中心的方法来模型培训，系统地探索了整个模型培训生命周期中各种数据混合物的影响。这包括用于连续预训练的高质量OCR数据和合成字幕，以及用于监督微调的优化视觉指导数据混合物。我们的型号范围为1B…
LexisNexis + OpenAI Partner For GenAI Fine-Tuning
LexisNexis和OpenAI建立了合作伙伴关系，将在其产品生态系统中部署LLM开发人员的API，并从事...
