Introduzione alla messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni

Per personalizzare davvero un modello linguistico di grandi dimensioni per domini specializzati, dati proprietari o una specifica voce del marchio, il passo successivo essenziale è la messa a punto. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intero ciclo di vita dell'adattamento dei modelli di linguaggio open source alle tue esigenze uniche, passando dalla richiesta di base all'esecuzione di corsi di formazione efficienti. Cosa imparerai: - Capire quando utilizzare la messa a punto rispetto all'ingegneria rapida o alla generazione aumentata del recupero (RAG). - Seleziona i modelli di base open source giusti per il tuo dominio aziendale specifico e i vincoli hardware. - Preparare e formattare istruzioni di alta qualità e set di dati di formazione dal testo grezzo. - Applicare moderne tecniche di regolazione fine (PEFT) efficienti in termini di parametri come LoRA e QLoRA per risparmiare potenza di calcolo. - Valuta le prestazioni del tuo modello ottimizzato e mitiga i problemi comuni come la dimenticanza catastrofica. Inizierai con la terminologia di base e le basi dell'architettura prima di passare passo dopo passo attraverso la cura dei dataset, la configurazione del training e la valutazione quantitativa. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, appassionati di dati e principianti di IA che vogliono andare oltre le chiamate API di base.Una familiarità di base con Python è utile, ma non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'apprendimento profondo o l'allenamento del modello. Inizia a leggere oggi stesso per sfruttare appieno il potenziale dell'IA open source personalizzata.