<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Дообучение on Digitable courses</title>
    <link>https://courses.digitable.life/tags/%D0%B4%D0%BE%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5/</link>
    <description>Recent content in Дообучение on Digitable courses</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ru-RU</language>
    <lastBuildDate>Sat, 01 Aug 2026 00:12:59 +0300</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://courses.digitable.life/tags/%D0%B4%D0%BE%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Большие языковые модели: предобучение, дообучение, инференс</title>
      <link>https://courses.digitable.life/post/neural-networks/06-llm/</link>
      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300</pubDate>
      <guid>https://courses.digitable.life/post/neural-networks/06-llm/</guid>
      <description>Как из предсказания следующего токена вырастает LLM: токенизация, архитектура decoder-only, законы масштабирования, SFT и LoRA, выравнивание через RLHF и DPO, а также экономика инференса — KV-кэш, батчинг и спекулятивное декодирование.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Дообучение: LoRA, QLoRA, инструкционный тюнинг и когда оно вообще нужно</title>
      <link>https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/12-fine-tuning/</link>
      <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300</pubDate>
      <guid>https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/12-fine-tuning/</guid>
      <description>Как устроено дообучение LLM изнутри: арифметика памяти, низкоранговые адаптеры, 4-битная квантизация, сборка датасета, рабочие конфиги, оценка деградации и честная экономика — плюс список задач, где файнтюн не поможет.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
