With the emergence of Conversational AI tools like Chat GPT and Google Bard, the world has been exposed to incredible new possibilities of technologies with the help of Large Language Models (LLM). A large language model is a type of artificial intelligence algorithm that uses deep learning techniques and massively large data sets accompanied with huge computation infrastructure. However, training LLMs is a complex task which requires substantial computational resources and infrastructure. Fine-tuning large language models (LLMs) for domain-specific data has emerged as a crucial technique to enhance their performance in specialized tasks and industries. In this talk we give an overview of the basic concepts of LLMs , their pre-training process, highlighting the transfer learning paradigm that forms the basis of fine-tuning. We will look into the preparatory steps required for successful fine-tuning, including dataset acquisition, cleaning, and structuring. Furthermore, we will discuss the workings of the fine-tuning process which involves adapting the pre-trained LLM’s parameters to domain-specific language patterns, contextual nuances, and task requirements. Architectural considerations, such as selecting appropriate model sizes, are explored in relation to the domain’s computational resources and target task complexity. We evaluate different fine-tuning approaches, ranging from traditional fine-tuning to more advanced techniques like adapter-based architectures. It covers techniques to prevent overfitting, including data augmentation, regularization, and transfer learning from related domains. Lastly, we will address the ethical scope of fine-tuning LLMs, highlighting potential challenges related to bias, fairness, and unintended consequences. They audience will gain an overall knowledge about LLM also they can know how to apply it on their specific data domains.

Hora

10:30 - 11:00 hs GMT+1

Organizador

SNIA Webinars
Compartir
Enviar a un amigo
Mi email *
Email destinatario *
Comentario *
Repite estos números *
Control de seguridad
Enero / 2026 196 webinars
Lunes
Martes
Miércoles
Jueves
Viernes
Sábado
Domingo
Lun 29 de Enero de 2026
Mar 30 de Enero de 2026
Mié 31 de Enero de 2026
Jue 01 de Enero de 2026
Vie 02 de Enero de 2026
Sáb 03 de Enero de 2026
Dom 04 de Enero de 2026
Lun 05 de Enero de 2026
Mar 06 de Enero de 2026
Mié 07 de Enero de 2026
Jue 08 de Enero de 2026
Vie 09 de Enero de 2026
Sáb 10 de Enero de 2026
Dom 11 de Enero de 2026
Lun 12 de Enero de 2026
Mar 13 de Enero de 2026
Mié 14 de Enero de 2026
Jue 15 de Enero de 2026
Vie 16 de Enero de 2026
Sáb 17 de Enero de 2026
Dom 18 de Enero de 2026
Lun 19 de Enero de 2026
Mar 20 de Enero de 2026
Mié 21 de Enero de 2026
Jue 22 de Enero de 2026
Vie 23 de Enero de 2026
Sáb 24 de Enero de 2026
Dom 25 de Enero de 2026
Lun 26 de Enero de 2026
Mar 27 de Enero de 2026
Mié 28 de Enero de 2026
Jue 29 de Enero de 2026
Vie 30 de Enero de 2026
Sáb 31 de Enero de 2026
Dom 01 de Enero de 2026

.

  • Comparativas de Software

    ¿No te salen las cuentas en la nube?

    La nube tiene importantes ventajas: ahorros de costes, facilidad para trabajar en equipos remotos, menor necesidad de administración de la infraestructura, mejoras de seguridad, etc. Sin embargo, al comentar con algunos clientes la posibilidad de migrar las licencias de Atlassian a cloud, me comentaron que habían hecho alguna experiencia de migración y no le salían tan bien las cuentas. Estos comentarios me hicieron reflexionar sobre cuáles podían ser las causas de que no salieran las cuentas y permitirme ofrecer algunas recomendaciones y consejos. ... Leer más

    Publicado el 22-Dic-2021 • 14.40hs

    0 comentarios

  • TODOS Comparativas de Software PDF

    Comparativas de software ERP para todos los sectores

    Publicado el 27-Set-2021 • 12.50hs

  • TODOS Comparativas de Software PDF

    Comparativas de software ERP para Fabricación

    Publicado el 27-Set-2021 • 09.51hs

.

.

.

.

.

Más Secciones »

Hola Invitado