Trasformatori applicati: debug e distribuzione di modelli di linguaggio

Per sfruttare appieno i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, è necessario comprendere come elaborano le informazioni sotto il cofano, e per farlo è necessario conoscere le loro caratteristiche. Svilupperai l'intuizione necessaria per prevedere il comportamento del modello, diagnosticare output imprevisti e prendere decisioni architettoniche informate per i tuoi progetti di IA. Cosa imparerai: - Comprendere la meccanica di base del meccanismo di auto-attenzione e dell'architettura del trasformatore. - Analizza i comportamenti del modello per eseguire efficacemente il debug di allucinazioni e output inaspettati. - Valutare diverse tecniche di messa a punto, inclusi metodi efficienti in termini di parametri come LoRA. - Configurare le pipeline di distribuzione considerando latenza, costo e dimensioni del modello. - Applicare moderni quadri di valutazione per misurare le prestazioni e la sicurezza del modello. Inizierai esplorando la terminologia fondamentale e i concetti strutturali dei trasformatori prima di passare a scenari di debug pratici e flussi di lavoro di distribuzione.Le spiegazioni scritte e gli esercizi concettuali ti assicurano di costruire un forte modello mentale di questi sistemi complessi. Questo corso è progettato per sviluppatori, appassionati di dati e professionisti tecnici che desiderano passare dalla semplice chiamata di API AI alla comprensione e all'ingegneria di sistemi basati su trasformatori. Inizia a leggere oggi per padroneggiare il funzionamento interno dei modelli di linguaggio moderni.