Основы крупных языковых моделей: тонкая настройка и RAG

Большие языковые модели меняют способы создания интеллектуальных приложений, но для их эффективной настройки и развертывания требуется хорошее понимание основных концепций. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные принципы ИИ и продвинутые методы оптимизации. Вы перейдете от любопытного учащегося к практикующему, способному выбирать, тонко настраивать и интегрировать модели языка с открытым исходным кодом. Изучая подробные концептуальные разбивки и реализации кода, вы научитесь адаптировать модели к конкретным бизнес-доменам и контролировать их выходы. Что вы узнаете: Понимание фундаментальной архитектуры языковых моделей на основе трансформаторов и способов обработки текста; Применение современных методов инженерии подсказок для надежного управления выходными данными модели; Тонкая настройка предварительно обученных моделей с использованием параметрически эффективных метода, таких как LoRA и QLoRA; Настройка конвейеров с дополненным генерированием (RAG) с использование Курс начинается с основных терминов и механики токенизации, затем постепенно переходит к практическим стратегиям тонкой настройки и современным архитектурам RAG. В конце курса слушатели получат навыки, необходимые для создания и тестирования алгоритмов, которые могут быть использованы для оптимизации производительности моделей. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и технических новичков, стремящихся создать генеративный ИИ; предыдущий опыт машинного обучения не требуется, хотя полезно знакомство с Python. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал пользовательских языковых моделей.