PickAClass · ИИ, Технологии и Инженерия · Генеративный ИИ и Глубокое Обучение

Тонкая настройка языковых моделей (Fine-Tuning)

Выйдите за рамки промптинга, научившись тонкой настройке (fine-tuning) предварительно обученных языковых моделей на пользовательских наборах данных. Адаптируйте модели, такие как GPT, Llama и BERT, для конкретных областей и задач, чтобы повысить производительность и точность.

24 courses

Тонкая настройка языковых моделей (Fine-Tuning)

Локальные модели ИИ с Ollama: запуск LLM на собственном оборудовании

Локальное развертывание LLM: Запуск открытого ИИ на частной инфраструктуре

Руководство для начинающих по тонкой настройке LLM

Основы оптимизации LLM: сжатие и тонкая настройка

Введение в Fine-Tuning LLM на доменных данных

Развертывание локальных LLM: vLLM, квантование и инференс

Основы тестирования и оценки приложений на базе LLM

Введение в дообучение (Fine-Tuning) LLM с помощью LoRA и QLoRA

Основы больших языковых моделей: от трансформеров до тонкой настройки

Тонкая настройка моделей OpenAI: настройки LLM с собственными данными

Тонкая настройка трансформаторов и LLM: от BERT до LLaMA

Основы генеративного ИИ с обнимающимся лицом

Создание, выравнивание и настройка LLM с нуля с помощью PyTorch

Руководство по тонкой настройке LLM: Настройка моделей GPT-3.5 и AI с использованием собственных данных

Тонкая настройка больших языковых моделей для генеративного ИИ

Генеративная инженерия ИИ: тонкая настройка трансформаторов

Стратегическое внедрение и тонкая настройка крупных языковых моделей

Разработка LLM на заказ: тонкая настройка с LoRA и QLoRA

Запуск локальных больших языковых моделей: практическое руководство

Магистр права в бизнесе: стратегия, приложения и реализация

Основы крупных языковых моделей: тонкая настройка и RAG

Введение в тонкую настройку LLM: настройка моделей GPT

Инженерная разработка ИИ: тонкая настройка LLM с открытым исходным кодом с QLoRA и AWS

Введение в большие языковые модели: как работают LLM под капотом