LoRa Basics Station Workshop Part 1 Introduction
2:10
YouTubeSemtech Corporation
LoRa Basics Station Workshop Part 1 Introduction
LoRa Alliance, LoRaWAN Live, Berlin, Germany, June 2019 Learn more at https://lora-developers.semtech.com/resources/tools/ #LoRa #IoT #LoRaWAN
3.3K viewsAug 16, 2019
Lora Zombie Art
Lora Zombie "Panda Tree" Speed Painting
3:30
Lora Zombie "Panda Tree" Speed Painting
YouTubeLora Zombie
46.2K viewsFeb 4, 2013
Lora Zombie Art Book No. 1
1:29
Lora Zombie Art Book No. 1
YouTubeLora Zombie
57.8K viewsFeb 12, 2012
Lora Zombie Art Book No. 2
2:18
Lora Zombie Art Book No. 2
YouTubeLora Zombie
9.9K viewsNov 30, 2015
Top videos
Features of the LoRa Basics Modem-E | Quick Overview
1:58
Features of the LoRa Basics Modem-E | Quick Overview
YouTubeSemtech Corporation
8.8K viewsOct 19, 2020
LoRa Basics™ Modem v4 Feature Release
1:36
LoRa Basics™ Modem v4 Feature Release
YouTubeSemtech Corporation
606 viewsJul 31, 2023
LoRa: How It Works
2:40
LoRa: How It Works
YouTubeSemtech Corporation
124.9K viewsMar 3, 2022
Lora Technology
How to train a LoRA (in under a minute)
0:30
How to train a LoRA (in under a minute)
YouTubeIndividualKex
37.3K viewsJan 5, 2024
low-rank adaptation (LoRA) #machinelearning #deeplearning #ai #ml #llm
2:46
low-rank adaptation (LoRA) #machinelearning #deeplearning #ai #ml #llm
YouTubeDataMListic
6.7K views1 month ago
1. LoRA là low-ranking-adaptation. Là một kĩ thuật trong finetuning AI model. 2. LoRA là kĩ thuật phổ biến nhất hiện nay trong các phương pháp tối ưu tham số (peft) của finetuning. 3. Điểm mạnh : - Không tinh chỉnh base model. - Rất nhẹ, chi phí tối ưu để huấn luyện. - Linh hoạt, dễ tháo lắp như dạng module. Ví dụ: Llama (13B) với 16 bits - cần 26 GB memory cho model’s weight. Khi áp dụng LoRA, thay vì train với 13B tham số - ta chỉ train với khoảng 3 triệu. Do số lượng tham số cần train ít hơn
9:22
1. LoRA là low-ranking-adaptation. Là một kĩ thuật trong finetuning AI model. 2. LoRA là kĩ thuật phổ biến nhất hiện nay trong các phương pháp tối ưu tham số (peft) của finetuning. 3. Điểm mạnh : - Không tinh chỉnh base model. - Rất nhẹ, chi phí tối ưu để huấn luyện. - Linh hoạt, dễ tháo lắp như dạng module. Ví dụ: Llama (13B) với 16 bits - cần 26 GB memory cho model’s weight. Khi áp dụng LoRA, thay vì train với 13B tham số - ta chỉ train với khoảng 3 triệu. Do số lượng tham số cần train ít hơn
TikToktung.in.tech
3.3K views3 weeks ago