Gemma-4 : défis techniques pour le réglage fin avec PEFT
Une équipe d’ingénieurs a documenté les défis rencontrés lors du réglage fin de Gemma-4, notamment une incompatibilité entre ses couches personnalisées et PEFT.
Machine Learning
Un enseignant sollicite l’aide de Reddit pour des supports de cours en ML
Confronté à l’urgence de remplacer un collègue malade, un professeur d’ingénierie électrique cherche des diapositives de cours en machine learning.
Un développeur exploite l’Apple Neural Engine, 6,3x plus rapide que PyTorch
Un développeur a entraîné un réseau neuronal directement sur l’unité matricielle de l’Apple Neural Engine, atteignant une vitesse 6,3 fois supérieure à PyTorch.
Max Welling répond aux questions de la communauté IA sur Reddit
Max Welling, figure de l’IA, a participé à une session de questions-réponses sur Reddit, abordant l’IA pour la science, les GNNs et l’apprentissage profond bayésien.
Claude Code accélère le machine learning en neurotechnologie
Claude Code, un outil de codage par IA, devient un atout pour le machine learning en neurotechnologie et BCI.
Max Welling tiendra un AMA sur Reddit pour discuter de l’IA scientifique
Le chercheur Max Welling, spécialiste des VAEs et de l’IA pour la science, participera à une session de questions-réponses sur Reddit le 15 avril.
Réseaux siamois : la complexité de la rétropropagation soulève des questions
La rétropropagation dans les réseaux siamois, essentielle pour la comparaison d’images, soulève des questions d’implémentation.
Un dépôt PyTorch éducatif pour l’entraînement distribué détaillé
Un nouveau dépôt GitHub propose une implémentation éducative de l’entraînement distribué en PyTorch, détaillant les mécanismes sous-jacents sans abstractions de haut niveau.
Construire un LLM à partir de zéro avec « Frankenstein »
Un tutoriel détaillé permet de construire un grand modèle de langage (LLM) à partir de zéro avec « Frankenstein ».
Entraîner des modèles IA massifs sur un seul GPU devient possible
MegaTrain permet l’entraînement de modèles IA de plus de 100 milliards de paramètres sur un seul GPU.