Секрет обучения моделей ИИ (о котором никто вам не говорит)

#Инструменты ИИ
2025-09-01 18:1911 минут

Введение в содержание
Задать вопросы

В этом видео докладчик описывает метод обучения ИИ-моделей, которые могут превзойти производительность установленных моделей, таких как ChatGPT, Claude и DeepSeek. Докладчик обсуждает, как традиционное обучение ИИ требовало значительных финансовых и вычислительных ресурсов, упоминая затраты в размере до 78,4 миллиона долларов для самых современных моделей. Однако они представляют доступный подход, благодаря которому индивидуумы могут обучать мощные модели на персональных компьютерах за считанные часы и менее чем за 5 долларов. Подчеркивается важность структуры данных для обучения, демонстрируя простой формат с двумя колонками для оптимизации производительности модели. Приведены практические примеры задач обучения на основе ввода-вывода, иллюстрирующие, как процесс обучения становится упрощенным и эффективным. Докладчик также упоминает роль ИИ в различных бизнес-секторах, подчеркивая важность внедрения, а не просто размера модели. Видео завершается приглашением для зрителей присоединиться к сообществу, направленному на интеграцию инноваций ИИ в реальные приложения.

Ключевая информация

  • Докладчик намерен продемонстрировать, как обучать модели ИИ, которые могут превзойти существующие популярные модели, такие как ChatGPT, Claude и DeepSeek, за менее чем 20 минут.
  • Традиционно обучение моделей ИИ было дорогим, стоило миллионы долларов и требовало огромных серверных ферм и множества графических процессоров, но достижения в этой области позволили проводить эффективное обучение на персональных компьютерах.
  • Недавние достижения сделали возможным обучение эффективных ИИ-моделей с меньшими затратами, которое занимает всего несколько часов и стоит меньше 5 долларов.
  • Докладчик обнаружил, что техники, используемые крупными компаниями, могут быть адаптированы для индивидуальных случаев использования, в результате чего получаются мощные модели, превосходящие возможности более крупных моделей.
  • Дообученные модели, даже те, которые меньше по размеру, как показали результаты, превосходят более крупные модели в определенных задачах, подчеркивая ценность индивидуализированных подходов к обучению.
  • Исследование показало, что меньшие, тщательно настроенные модели достигли значительно лучшей точности в специализированных задачах по сравнению с более крупными, известными моделями.
  • Структура обучающих данных имеет решающее значение; модели могут давать сбои или показывать плохие результаты, если данные неправильно структурированы.
  • Простые CSV файлы с двумя столбцами (входные данные и желаемый результат) достаточны для обучения эффективных моделей ИИ, что исключает необходимость в сложном форматировании.
  • Подчёркивается важность правильной формулировки инструкций для моделей, при этом приводятся реальные примеры, такие как генерация тренировок или ответы на запросы клиентов.
  • Докладчик подчеркивает, что обучение ИИ можно проводить эффективно с помощью таких инструментов, как Google Collab, который позволяет пользователям получать доступ к различным моделям ИИ и настраивать их обучение.
  • Предлагается приглашение присоединиться к сообществу практиков ИИ для дальнейшего обучения и поддержки в реализации ИИ, сосредоточив внимание на практических применениях в бизнесе.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Обучение моделей ИИ

За менее чем 20 минут вы узнаете, как обучать AI модели, которые могут превзойти ведущие модели, такие как ChatGpt и Claude, менее чем за 5 долларов. Узнайте о методах оптимизации, используемых такими компаниями, как Google и OpenAI, и о том, как применить их для своих нужд.

DeepSeek и модель R1

DeepSeek потратила 6 миллионов долларов на обучение своей новой модели R1. Это видео обсуждает, как вы можете добиться аналогичных результатов на своем персональном компьютере, не имея больших ресурсов.

Тонкая настройка моделей

Секрет эффективной донастройки заключается в понимании структуры данных. Видео предоставляет примеры и методологии для эффективной донастройки моделей всего за пару часов и с минимальными затратами.

CSV (Comma-Separated Values) - это структура данных, которая используется для хранения и представления табличной информации.

Инструкции по структурированию данных для обучения моделей в простом формате CSV, который включает только два столбца: инструкция и желаемый вывод, без сложного форматирования.

Пример практического обучения

Видео демонстрирует практические примеры создания планов тренировок и ответов службы поддержки клиентов, используя входные подсказки и ожидаемые результаты, показывая применение простых техник обучения ИИ.

Google Colab

Используйте Google Collab бесплатно для настройки вашей тренировочной среды и эффективного запуска ИИ моделей, используя минимальные инструкции, адаптированные под ваши конкретные бизнес-необходимости.

Возможность стать учредительным членом

Приглашение присоединиться к сообществу для раннего доступа к инструментам и стратегиям искусственного интеллекта, позиционируя участников на переднем плане внедрения ИИ в бизнес.

Связанные вопросы и ответы

Что я узнаю на этой сессии?

Вы научитесь обучать модели ИИ, которые могут превзойти ChatGPT, Claude и DeepSeek.

Сколько времени нужно для тренировки этих моделей?

Вы можете обучить мощные модели ИИ на своем личном компьютере всего за пару часов.

Сколько стоит обучение модели искусственного интеллекта?

Обучение модели ИИ может стоить менее 5 долларов.

Что такое значение настройки моделей?

Тонкая настройка меньших моделей для конкретных задач может превосходить большие модели, такие как GPT-4, по точности.

Преимущества использования меньших моделей?

Меньшие модели с дообучением могут достигать лучших результатов для конкретных бизнес-приложений, используя меньшее количество примеров для обучения.

Какой вид данных необходим для обучения?

Вам нужны только два столбца данных: инструкция (ввод) и желаемый вывод.

Какие инструменты я могу использовать для обучения моделей ИИ?

Вы можете использовать такие платформы, как Google Collab, чтобы бесплатно обучать свои модели.

Как я могу присоединиться к сообществу?

Вы можете присоединиться к списку ожидания, кликнув по ссылке в описании ниже, чтобы получить уведомление, когда состоится запуск.

Что если я хочу обновить свои ресурсы для обучения?

Вы можете обновить GPU, который вы используете в Google Collab, что может повлечь за собой расходы, но GPU T4 бесплатен.

Какие типы оптимизаций я должен учитывать?

Вы можете выбрать различные типы оптимизаций и настроить такие параметры, как скорость обучения и размер пакета, в зависимости от ваших потребностей.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: