Основы больших языковых моделей в Python

Большие языковые модели (LLM) меняют то, как мы взаимодействуем с технологиями, но понимание того, как они работают под капотом, имеет важное значение для любого современного разработчика. Этот текстовый курс поможет вам пройти путь от абсолютных основ обработки естественного языка до работы с мощными предварительно обученными моделями. Вы получите прочную концептуальную и практическую основу в архитектуре LLM, научитесь использовать инструменты с открытым исходным кодом для создания, настройки и оценки моделей для задач по генерации и обработке текста в реальном мире. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций LLM, архитектур трансформаторов и методов токенизации. - Загрузка и использование предварительно обученных моделей и наборов данных с использованием библиотеки Hugging Face. - Тонкая настройка языковых моделей на пользовательских текстовых наборах данных для адаптации их к конкретным задачам. - Оценка эффективности модели с использованием отраслевых стандартов и выявление систематических ошибок. - Применять основные методы быстрого проектирования и изучать модели генерации с дополнением поиска (ДДП). Курс начинается с основных терминов и архитектурных концепций, а затем переходит к практическим реализациям на основе кода. Вы пройдете через модели загрузки, процессы тонкой настройки и современные шаблоны приложений, все в структурированном письменном формате. Этот курс предназначен для начинающих с базовыми знаниями Python, которые хотят войти в область генеративного ИИ. Предыдущий опыт машинного обучения не требуется. Начните свое путешествие в мир больших языковых моделей сегодня.