Вопросы к Поиску
с Алисой
Примеры ответов Поиска с Алисой
Что это такое?
Главная
/
#FineTuning
1
Наука и образование
2
Культура и искусство
3
Психология и отношения
4
Авто
5
Право
6
Экономика и финансы
7
Путешествия
8
Спорт
9
Красота и стиль
10
Еда
11
Технологии
12
Полезные советы
13
Гейминг
14
Другое
#FineTuning
Задать свой вопрос
Вопрос для Поиска с Алисой
29 апреля
#FewShot
#ZeroShot
#FineTuning
#Нейросети
#Технологии
#Обучение
В чем основные преимущества Few-shot подхода перед Zero-shot и Fine-tuning?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
xite.ai
2
symbio6.nl
3
www.searchunify.com
4
habr.com
5
detecting-ai.com
Некоторые преимущества Few-shot-подхода перед Zero-shot и Fine-tuning: Zero-shot использует внутренние знания модели без примеров. Некоторые преимущества подхода: Экономичность. Не требуется дополнительных данных и обучения. Универсальность…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
27 июня
#FineTuning
#Нейросети
#ЯзыковыеМодели
#Преимущества
#Недостатки
Каковы преимущества и недостатки использования fine-tuning для улучшения языковых моделей?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
yandex.cloud
2
dtf.ru
3
scand.com
4
vaiti.io
5
habr.com
Некоторые преимущества использования fine-tuning для улучшения языковых моделей: Контроль за данными. Компании могут использовать собственную информацию в защищённой среде, что снижает риск утечек и помогает соблюдать нормы в регулируемых…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
30 июня
#LoRa
#FineTuning
#Преимущества
#Технологии
#Связь
#Радиосвязь
Каковы основные преимущества использования LoRA по сравнению с традиционным fine-tuning?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
dzen.ru
2
www.truefoundry.com
3
coralogix.com
4
www.hyperstack.cloud
5
www.geeksforgeeks.org
Некоторые преимущества использования LoRA (Low-Rank Adaptation) по сравнению с традиционным fine-tuning: Экономия памяти. LoRA требует в 10–100 раз меньше памяти, чем полный fine-tuning. Модель не дублируется, а просто получает корректировки…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
26 мая
#FineTuning
#Нейросети
#Дообучение
#УзкоспециализированныеОбласти
Почему fine-tuning эффективен для дообучения нейросетей в узкоспециализированных областях?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
1
yandex.cloud
2
ai.autodoit.ru
3
habr.com
4
ai.sber.ru
5
www.sostav.ru
Fine-tuning эффективен для дообучения нейросетей в узкоспециализированных областях по нескольким причинам: Специфика и релевантность. Хотя нейросети обучаются на огромных объёмах данных, они могут быть незнакомы со специфической терминологией…
Читать далее
© 2025 ООО «Яндекс»
Пользовательское соглашение
Связаться с нами
Как это работает?
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Tue Jul 15 2025 10:56:42 GMT+0300 (Moscow Standard Time)