How to Fine-tune Large Language Models Like ChatGPT with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Опубликовано: 18 Ноябрь 2023
на канале: DataMListic
2,643
76

In this video, we explore how the low-rank adaptation (LoRA) algorithm is used to fine-tune large language models (LLMs) like ChatGPT, Llama, BARD etc.

References
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models paper: https://arxiv.org/abs/2106.09685

Related Videos
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Why Language Models Hallucinate:    • Why Language Models Hallucinate  
Grounding DINO, Open-Set Object Detection:    • Object Detection Part 8: Grounding DI...  
Detection Transformers (DETR), Object Queries:    • Object Detection Part 7: Detection Tr...  
Wav2vec2 A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations - Paper Explained:    • Wav2vec2 A Framework for Self-Supervi...  
Transformer Self-Attention Mechanism Explained:    • Transformer Self-Attention Mechanism ...  

Contents
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
00:00 - Intro
00:43 - Fine-tuning LLMs
01:32 - LoRA intro
02:30 - Low-rank matrix
03:12 - LoRA low rank decomposition
03:43 - Outro

Follow Me
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🐦 Twitter: @datamlistic   / datamlistic  
📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic  
📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic  

Channel Support
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
The best way to support the channel is to share the content. ;)

If you'd like to also support the channel financially, donating the price of a coffee is always warmly welcomed! (completely optional and voluntary)
► Patreon:   / datamlistic  
► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq
► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281
► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5
► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a

#llm #largelanguagemodels #chatgpt #llama2 #lora


Смотрите видео How to Fine-tune Large Language Models Like ChatGPT with Low-Rank Adaptation (LoRA) онлайн без регистрации, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве. Это видео добавил пользователь DataMListic 18 Ноябрь 2023, не забудьте поделиться им ссылкой с друзьями и знакомыми, на нашем сайте его посмотрели 2,643 раз и оно понравилось 76 людям.