Видео к статье

Дообучение в 2026 году: LoRA, QLoRA и измеримые результаты — видео к статье

Статья помогает понять, когда дообучение решает нужную задачу, а когда следует выбрать другой подход. Практическое руководство и концептуальный разбор от преподавателя машинного обучения дополняют её: вместе они помогают оценить целесообразность LoRA или QLoRA и спланировать проверяемый эксперимент.

Основная рекомендация

2:37:05

Fine-tuning LLM-моделей — курс по генеративному ИИ

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

Разработка LLM: сборка, обучение, fine-tuning

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