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筛选结果

14 篇
排序
幻灯片2:22EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年5月29日Pioneer Agent 与小模型的自动微调Matthew Berman · Forward Future在一段由 Fastino 赞助的视频中,Matthew Berman 介绍了一个自动化部分模型适配流程的系统,并讨论其报告的基准测试结果。微调评估Local inference+2
幻灯片1:02EN → 简体中文
Matthew Berman· 2026年3月16日Matthew Berman 的 GB300 家用 AI 工作站计划Matthew Berman · Forward FutureNVIDIA 带着一台 Dell Pro Max GB300 系统来访后,Berman 介绍了他对本地模型、微调和未来 AI 智能体的计划。Local inference基础设施与部署微调+1
3 张幻灯片11:56EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年11月3日IBM Granite 3.0 与 InstructLab:面向企业 AI 的小模型Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 IBM 2024 年的模型家族及其添加领域知识的方法。IBM 与他合作制作本视频并邀请他参加活动。模型与训练企业 AI微调+2
5 张幻灯片12:03EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年9月6日Reflection 70B:自我纠错的说法与 2024 年演示的局限Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 评测一个经过训练、会生成反思步骤的模型。其最初的基准成绩后来难以由独立评估者复现。AI HistoryFoundation Models评估+2
幻灯片0:44EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年8月29日NVIDIA 为 RTX AI Toolkit 增加 Multi-LoRA 服务支持Matthew Berman · Forward Future在与 NVIDIA 合作的视频中,Matthew Berman 介绍如何用一个基础模型加载多个适配器,以及厂商报告的吞吐量提升。微调Inference基础设施与部署
6 张幻灯片14:30EN → 简体中文
Matthew Berman· 2024年7月3日检索增强生成:外部知识、嵌入与搜索Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 通过客服、企业文档和汽车手册等例子介绍 RAG,再解释向量检索和智能体。检索增强生成EmbeddingsSearch & retrieval+1
2 张幻灯片6:28EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年8月29日早期 GPT-3.5 微调流程演示Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示在 Colab 中生成合成样例,并训练模型采用特定语气。微调Synthetic data模型与训练
5 张幻灯片13:19EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年8月17日测试 WizardLM 70B:配置、编码与推理结果Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 用一组非正式的编码、写作、算术和逻辑提示词测试量化后的 Llama 2 系列模型。Foundation Models微调Local inference+2
3 张幻灯片5:34EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年7月26日FreeWilly2:一次格式尚不确定的 2023 年提示词测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在首轮表现不佳后重新测试一个经过指令微调的 Llama 2 模型,发现结果好坏参半,提示词模板也可能存在问题。Open-weight modelsBenchmarks微调+1
2 张幻灯片8:49EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年7月19日Llama 2 在 2023 年发布:模型尺寸、许可与安全Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 Meta 的 Llama 2 论文,介绍其商业许可、模型版本和安全评估。开源与社区Foundation ModelsAI Alignment+1
4 张幻灯片11:42EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年5月31日Guanaco 与 QLoRA:2023 年的微调方法与模型测试Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 解读 QLoRA 论文,解释报告中的显存节省,并用一组非正式提示测试 Guanaco 65B。微调QuantizationOpen-weight models+1
4 张幻灯片14:29EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年5月8日2023 年 Google 备忘录:开放模型、LoRA 与 AI 竞争护城河Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾一篇泄露的员工文章。文章认为社区快速迭代可能挑战专有 AI 实验室,并梳理了早期 LLaMA 生态。Open-weight modelsAI History微调+1
3 张幻灯片6:50EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年3月19日本地运行 LLaMA 和 Alpaca:2023 年 Dalai 教程Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 在 MacBook Air 上演示早期本地模型的安装方法,并解释控制生成结果的设置。Local inference模型与训练微调+1
4 张幻灯片8:19EN → 简体中文
Matthew Berman· 2023年2月15日2023 年的 Leonardo.Ai:生成图像、混搭模型与编辑画布Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 演示 Leonardo.Ai 早期图像生成界面,从风格模型和设置讲到社区混搭、自定义训练和测试版画布。功能和价格自 2023 年 2 月这次演示以来已有变化。Generative mediaPrompting & in-context learning产品与体验+1