Pengenalan Fine-Tuning LLM pada Data Domain

Seiring Large Language Models menjadi pusat dari aplikasi modern, kemampuan untuk mengadaptasinya ke tugas-tugas khusus adalah keterampilan yang sangat dicari. Model umum memang kuat, tetapi sering kali kekurangan konteks spesifik yang dibutuhkan untuk domain industri tertentu. Kursus ini memberikan landasan tertulis langkah-demi-langkah dalam fine-tuning LLM, dimulai dari konsep dasar dan terminologi. Anda akan mengeksplorasi cara mengambil base model dan mengadaptasinya menggunakan data domain kustom, dengan fokus pada persiapan dataset dan instruction tuning. Dengan membaca contoh praktis dan cuplikan kode, Anda akan memahami pipeline end-to-end yang diperlukan untuk membuat LLM mengikuti instruksi khusus. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami terminologi inti LLM dan perbedaan antara pre-training dan fine-tuning. - Menyiapkan dan memformat dataset domain kustom untuk instruction tuning menggunakan format percakapan modern. - Menerapkan konsep Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) modern seperti LoRA untuk memahami bagaimana biaya komputasi dikurangi. - Mengonfigurasi pipeline pelatihan menggunakan konvensi industri saat ini. - Mengevaluasi model yang telah di-fine-tune untuk memastikan model tersebut menghasilkan respons yang akurat dan spesifik domain. Kurikulum mengalir dari konsep dasar AI hingga langkah-langkah praktis dalam memformat data, mengonfigurasi skrip pelatihan, dan mengevaluasi hasil. Anda akan membaca penjelasan mendalam dan menganalisis cuplikan kode yang mendemonstrasikan bagaimana konsep-konsep ini diimplementasikan dalam skenario dunia nyata. Kursus ini dirancang untuk pemula, calon ML engineers, dan pengembang yang ingin bertransisi ke AI. Tidak diperlukan pengalaman pelatihan model sebelumnya, meskipun literasi pemrograman dasar akan sangat membantu. Mulailah membaca hari ini untuk membangun keterampilan dasar Anda dalam mengadaptasi Large Language Models untuk tugas-tugas kustom.