Видео к статье

Fine-tuning в 2026: когда LoRA бьёт RAG и как сделать это без кластера — видео к статье

Статья утверждает, что большинство fine-tuning проектов всё ещё решают не ту задачу, но что LoRA на правильной узкой задаче — один из самых выгодных шагов, которые инженер может сделать в 2026 году, и что для этого больше не нужен кластер. Сочетайте её с одним длинным практическим туториалом и одним более медленным концептуальным обзором от уважаемого ML-преподавателя — и вы должны быть в состоянии решить и стоит ли вообще fine-tune'ить, и как именно.

Основная рекомендация

2:37:05

Fine Tuning LLM Models – Generative AI Course

freeCodeCamp.org

Длинный курс «сначала теория, потом код», покрывающий квантизацию, LoRA, QLoRA и полный PEFT на Llama 2 и Gemma — на железе, которое реально есть у большинства разработчиков. Это самое близкое к опыту «постой рядом с тем, кто это уже делал» на YouTube, и оно совпадает с тезисом статьи «кластер вам не нужен» с конкретными бюджетами по VRAM.

Что вынести из этого видео: Длинный курс «сначала теория, потом код», покрывающий квантизацию, LoRA, QLoRA и полный PEFT на Llama 2 и Gemma — на железе, которое реально есть у большинства разработчиков. Это самое близкое к опыту «постой рядом с…

Заметка AI Expert: Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.

Открыть страницу видео

Также стоит посмотреть

58:45

Developing an LLM: Building, Training, Finetuning

Sebastian Raschka

Более медленное прохождение Себастьяна Рашки о том, где fine-tuning сидит в более широком пайплайне обучения LLM — instruction-тюнинг, classification fine-tuning, методы экономии параметров и компромиссы, которые статья перечисляет, прежде чем рекомендовать LoRA. Хорошая калибровка перед стартом, особенно если ваша команда обсуждает, является ли fine-tuning вообще правильным шагом.

Что вынести из этого видео: Более медленное прохождение Себастьяна Рашки о том, где fine-tuning сидит в более широком пайплайне обучения LLM — instruction-тюнинг, classification fine-tuning, методы экономии параметров и компромиссы, которые…

Открыть страницу видео