Zum Hauptinhalt springen
tsecurity.de LIVE
Echtzeit-Radar & Feeds
Alle RSS Feeds
👥 Community & Social
Sichere ProgrammierungKI half beim Finden: iOS 27 schließt mehr als 100 Sicherheitslücken(21.09.2026 um 06:00 Uhr)
Sichere ProgrammierungWhat Is Rowhammer? How Can Repeated Memory Access Flip Bits in RAM?(21.09.2026 um 07:12 Uhr)
Sichere Programmierungnpm publish Ignores .gitignore: The .npmignore Override Rule(21.09.2026 um 07:15 Uhr)
Sichere ProgrammierungAphelion Editor - A free node-based video / VFX editor(21.09.2026 um 07:21 Uhr)
Sichere ProgrammierungGovernance Attack Surface Review: OKX(21.09.2026 um 07:31 Uhr)
Sichere ProgrammierungJSM Portal Request Create Property Panel Submit(21.09.2026 um 07:34 Uhr)
Reverse Engineeringsearch instructions assembly easy (X86,RISCV,AARCH64,etc)(20.09.2026 um 15:44 Uhr)
Sichere ProgrammierungKI half beim Finden: iOS 27 schließt mehr als 100 Sicherheitslücken(21.09.2026 um 06:00 Uhr)
Sichere ProgrammierungWhat Is Rowhammer? How Can Repeated Memory Access Flip Bits in RAM?(21.09.2026 um 07:12 Uhr)
Sichere Programmierungnpm publish Ignores .gitignore: The .npmignore Override Rule(21.09.2026 um 07:15 Uhr)
Sichere ProgrammierungAphelion Editor - A free node-based video / VFX editor(21.09.2026 um 07:21 Uhr)
Sichere ProgrammierungGovernance Attack Surface Review: OKX(21.09.2026 um 07:31 Uhr)
Sichere ProgrammierungJSM Portal Request Create Property Panel Submit(21.09.2026 um 07:34 Uhr)
Reverse Engineeringsearch instructions assembly easy (X86,RISCV,AARCH64,etc)(20.09.2026 um 15:44 Uhr)
Intelligence View
⚡ tsecurity.de Intelligence

How to fine-tune LLMs for with Tunix

Reagiere als Erste:r — dein Feedback zählt!

Author: Google for Developers - Bewertung: 15x - Views:101

Unlock the full potential of your large language models with Tunix, an innovative open-source JAX-based library for post-training. This video explains the two-stage LLM training process, focusing on how Tunix excels in the post-training phase to instill strong reasoning capabilities. See a practical example of using Tunix with reinforcement learning to improve math problem-solving, leveraging its efficiency on accelerators like Google TPUs. Improve your LLM performance with this powerful tool.

Chapters:
0:00 - Introduction to Tunix
0:17 - Understanding LLM training stages
0:35 - Tunix: A JAX-based LLM post-training library
0:50 - Exploring Tunix's capabilities and supported models
1:05 - Reinforcement learning for LLMs overview
1:25 - RLVR for math reasoning demo (GSM8K dataset)
1:50 - Setting up and training with GRPO
2:05 - Tunix performance results and benefits
2:20 - Getting involved with Tunix


Speaker: Wei Wei
Products Mentioned: Google AI

Ähnliche Beiträge
🔍 Verwandte News

Auch interessante Nachrichten How to fine-tune LLMs for with Tunix

Thematisch verwandte Begriffe: finetune, LLMs, with, Tunix · 6 Treffer

Laden...

Videos werden geladen ...

Laden...

Beiträge werden geladen ...

Laden...

Videos werden geladen ...

Laden...

Beiträge werden geladen ...

Laden...

Videos werden geladen ...

Laden...

Beiträge werden geladen ...

Laden...

Videos werden geladen ...

Laden...

Beiträge werden geladen ...

Laden...

Videos werden geladen ...

Zum Aktualisieren ziehen
ZERO-DAY CVE-2026-94111 | Tencent BrowserSkill through 0.3.0 contains an authentication bypass vul…
Advisory →
TTS Reader • tsecurity.de Voice
tsecurity.de Icon
tsecurity.de App
Offline-Lesen, Eilmeldungen & 0ms Ladezeit

Installiere tsecurity.de direkt auf deinen Home-Bildschirm für das ultimative Vollbild-Magazinerlebnis ohne Browser-Leisten.

Nächster Beitrag
Themen-Radar & Intelligence Matrix
Echtzeit-Taxonomie nach Angriffsvektoren & Plattformen

tsecurity.de Live Threat Radar

🔴 LIVE RADAR
MONITORING
AKTIV
CVE-DATENBANK
LIVE
🔍
Community Radar & Live Chat
Sentinel Bot online • Live-Stream
Dein Cluster: Security Explorer
Match:
lädt…
Verbindung zum Community-Stream wird aufgebaut...
Bearbeitungsmodus — Senden überschreibt deine Nachricht
Community-Puls — was gerade passiert
lädt…
Aktivitäten deiner Analysten
lädt…
Neues Thema oder Eilmeldung einreichen

Reiche interessante Links, Zero-Days oder Debatten ein. Die Community entscheidet per Upvote über die Veröffentlichung.

Heiß diskutierte Einreichungen
🔖 Gespeicherte Artikel
📂 Keine gespeicherten Artikel vorhanden.
Zurück Ziehen Vor
Links: vorheriger Artikel Rechts: nächster Artikel unten: schließen
News NIS-2 Frühwarnung Tier-1 Intel ⏱️ 3 Min vor 10 Min
Artikeldaten werden geladen...

Zurück: vorheriger Vor: nächster
↗ Original-Quelle
Social Reaktionen Deine Reaktion zählt
Einstufung & Relevanz-Poll 0 Stimmen
In sozialen Netzwerken teilen 1-Klick