PickAClass · AI, Công Nghệ & Kỹ Thuật · AI Tạo Sinh & Học Sâu

Tinh Chỉnh Mô Hình Ngôn Ngữ

Vượt xa hơn việc chỉ dùng prompt bằng cách học cách tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện trước trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh. Tùy chỉnh các mô hình như GPT, Llama và BERT cho các lĩnh vực và tác vụ cụ thể để cải thiện hiệu suất và độ chính xác.

38 courses

Tinh Chỉnh Mô Hình Ngôn Ngữ

Mô hình AI cục bộ với Ollama: Chạy LLM trên phần cứng của riêng bạn

Triển khai LLM cục bộ: Chạy AI mã nguồn mở trên cơ sở hạ tầng riêng

Hướng dẫn Cơ bản về Tinh chỉnh LLM

Cơ bản về Tối ưu hóa LLM: Nén và Fine-Tuning

Giới thiệu về Fine-Tuning LLM trên Dữ liệu Chuyên ngành

Triển khai LLM cục bộ: vLLM, Quantization, và Inference

Nền tảng của Kiểm thử và Đánh giá Ứng dụng LLM

Giới thiệu về Fine-Tuning LLM với LoRA và QLoRA

Nền tảng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn: Từ Transformer đến tinh chỉnh

Fine-Tuning OpenAI Models: Customize LLMs with Your Own Data (bằng tiếng Anh).

Fine-Tuning Transformers and LLMs: From BERT to LLaMA (bằng tiếng Anh).

Báo cáo về các vấn đề cơ bản với Hugging Face

Tạo, sắp xếp và chỉnh sửa LLM từ đầu với PyTorch

LLM Fine-Tuning Guide: Customize GPT-3.5 and AI Models with Your Own Data (bằng tiếng Anh).

Tiêu chuẩn tiếng Anh Tiêu chí tiếng Anh

Kỹ thuật AI sinh sản: Biến đổi chỉnh chu

Thực hiện chiến lược và chỉnh sửa các mô hình ngôn ngữ lớn

Custom LLM Development: Fine-tuning with LoRA and QLoRA

Bản mẫu:Languages of the World Bản dạng:Lang-sr

Kiến trúc LLM thực tế và Tinh chỉnh cho người mới bắt đầu

Nền tảng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Các Nguyên tắc Cốt lõi và Ứng dụng

Tùy chỉnh LLM hiệu quả: Fine-Tuning, LoRA và RAG

Phát triển ứng dụng nhanh chóng với các mô hình ngôn ngữ lớn

Nền tảng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) cho Người mới bắt đầu