Adapters: the game changer for fine-tuning - Geoffrey Angus - The Data Scientist Show #084

The Data Scientist Show

Вміст надано Daliana Liu. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Daliana Liu або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

7M ago 52:45

MP3•Головна епізоду

I interviewed Geoffery Angus, ML team lead @Predibase to talk about why adapter-based training is a game changer. We started with an overview of fine-tuning and then discussed five reasons why adapters are the future of LLMs. Later we also shared a demo and answered questions from the live audience. Try fine-tuning for free: https://pbase.ai/GetStarted Geoffrey’s LinkedIn:https://www.linkedin.com/in/geoffreyangus Daliana's Twitter: ⁠https://twitter.com/DalianaLiu⁠ Daliana’s LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/in/dalianaliu/⁠

Daliana's Twitter: ⁠https://twitter.com/DalianaLiu⁠

Daliana’s LinkedIn: ⁠https://www.linkedin.com/in/dalianaliu/

Geoffrey’s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/geoffreyangus

Try finetuning for free: https://pbase.ai/GetStarted

(00:00:00) Intro

(00:01:19) What is Fine-tuning?

(00:08:18) Utilizing Adapters for Finetuning Enhancement

(00:09:50) 5 reasons why adapters are the future of LLMs

(00:26:34) Common Mistakes in Adapters Usage

(00:28:34) Training Your Own Adapter

(00:32:23) Behind the Scenes of the Adapter Training Process

(00:37:51) Config File Guidance for Fine-Tuning

(00:39:41) Debugging Strategies for Suboptimal Fine-Tuning Results

(00:42:23) User Queries: Creating a LoRa Adapter and Future Support

(00:51:06) Key Takeaways and Recap

90 епізодів

#Tech #Daliana Liu