Fine-Tuning Transformers e LLM: Da BERT a LLaMA

La moderna elaborazione del linguaggio naturale è guidata dai modelli Transformer, ma capire come adattare questi modelli massicci ai tuoi dati personalizzati può sembrare opprimente. Questo corso basato su testo demistifica l'architettura e l'applicazione pratica dei Large Language Models (LLM) senza richiedere un background in machine learning avanzato. Passerai dalla comprensione dei concetti di base dei Transformer all'ottimizzazione e al fine-tuning con fiducia di modelli come BERT, Phi-2 e LLaMA. Attraverso chiare spiegazioni scritte e complete guide al codice, imparerai come preparare dataset personalizzati, eseguire pipeline di training e comprimere modelli per la distribuzione nel mondo reale. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale dei Transformer, inclusi self-attention, encoder e decoder. - Configurare e caricare modelli e dataset pre-addestrati usando la libreria Hugging Face. - Effettuare il fine-tuning delle varianti BERT per attività di classificazione del testo personalizzate usando guide al codice strutturate. - Applicare tecniche di fine-tuning efficienti in termini di parametri (PEFT) come LoRA per adattare modelli di grandi dimensioni con un minimo di risorse computazionali. - Implementare la distillazione della conoscenza per comprimere modelli più grandi in alternative leggere e veloci come DistilBERT. - Valutare le prestazioni del modello e la qualità della generazione del testo usando metriche NLP standard moderne. Il corso inizia con la terminologia essenziale, le basi architettoniche e i fondamenti di Hugging Face. Progredirai poi attraverso lezioni testuali strutturate che ti guideranno attraverso flussi di lavoro pratici di fine-tuning, strategie di ottimizzazione e tecniche di compressione del modello. Questo corso è progettato per aspiranti sviluppatori NLP, ingegneri del software e appassionati di tecnologia che desiderano un'introduzione solida e adatta ai principianti alla personalizzazione degli LLM. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di deep learning, anche se una familiarità di base con Python è utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale dei modelli linguistici personalizzati per i tuoi progetti.