#fine-tuning
risultati
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Self-Distilled Reasoning: recuperare il ragionamento nel fine-tuning di Amazon Nova
Fare SFT su dataset senza reasoning trace può azzerare la capacità di ragionamento di un modello. Il Self-Distilled…
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MiniCPM5-1B fine-tuned su tracce Claude Fable 5: un thinking model locale da 657MB
Uno sviluppatore ha pubblicato un modello da 1B, con build GGUF a partire da ~657MB, che gira interamente…
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Fine-tuning LLM: come si dividono Unsloth, Axolotl, TRL e LLaMA-Factory
Unsloth, Axolotl, TRL e LLaMA-Factory avvolgono lo stesso stack ma spendono l’effort in modo diverso: un confronto su…
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Fine-tuning di Qwen3 con LoRA usando NVIDIA NeMo AutoModel su una singola GPU
Un workflow completo su Google Colab per il fine-tuning parameter-efficient di Qwen3-0.6B con LoRA tramite NeMo AutoModel, dallo…
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Fine-tuning distribuito di modelli video e immagini con NVIDIA NeMo Automodel e Diffusers
NVIDIA e Hugging Face portano il training distribuito production-grade su qualsiasi modello in formato Diffusers, senza conversione dei…
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Thinking Machines lancia Inkling, il primo modello open-weight contro l’AI \”taglia unica\”
Thinking Machines Lab, la startup di Mira Murati, rilascia Inkling: un MoE open-weight da 975 miliardi di parametri…
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TRACE: Stanford trasforma i fallimenti ricorrenti degli agenti in ambienti RL mirati
TRACE diagnostica le capacità mancanti di un agente, genera un ambiente verificabile per ogni gap, addestra un adapter…
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RAG contro fine-tuning: cosa fanno davvero e quando usare l’uno, l’altro o entrambi
RAG e fine-tuning non sono tecniche in competizione: risolvono problemi diversi a livelli diversi di un’applicazione AI. RAG…
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Da Hugging Face a SageMaker Studio in un click: cosa cambia davvero
Amazon annuncia un’integrazione deep-link tra Hugging Face e SageMaker AI: modello pre-caricato, permessi IAM automatici e visibilità sulla…
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Thinking Machines Lab: la tesi tecnica per un’AI human-centered sui model weights
Il laboratorio di Mira Murati sostiene che i valori umani vadano codificati nei model weights fine-tuned, non nei…