2. भाषा के प्रयोग के आधार :- भाषा के प्रयोग के आधार निम्नलिखित हैं।

बड़े भाषा मॉडल बदल रहे हैं कि हम सॉफ्टवेयर कैसे बनाते हैं, लेकिन यह समझना कि वे वास्तव में हुड के नीचे कैसे काम करते हैं, वास्तव में मजबूत एआई अनुप्रयोगों का निर्माण करने की कुंजी है। आप एक उत्सुक छात्र से एक प्रैक्टिशनर में परिवर्तन करेंगे जो समझने, सूक्ष्म-ट्यूनिंग और आधुनिक भाषा मॉडल को तैनात करने में सक्षम होगा। बुनियादी अवधारणाओं का अध्ययन करके, लिखित कोड स्निपेट का विश्लेषण करके और उन्नत अनुकूलन रणनीतियों का पता लगाकर, आपको सभी आकारों के मॉडल के साथ काम करने का आत्मविश्वास प्राप्त होगा। आप क्या सीखेंगे: - ट्रांसफॉर्मर की बुनियादी वास्तुकला को समझें, जिसमें एन्कोडर, डिकोडर और स्व-ध्यान तंत्र शामिल हैं। - आधुनिक जनरेटिव एआई मॉडल जैसे जीपीटी, बीईआरटी, टी5 और लामा का पता लगाएं और यह सीखें कि वे कैसे पाठ का संसाधित करते हैं। - न्यूनतम हार्डवेयर संसाधनों के साथ मॉडलों को अनुकूलित करने के लिए लोरा जैसी पैरामीटर-कुशल सूक्ष्म-तुलन (पीईएफटी) तकनीकों का उपयोग करें। - कुशल तैनाती के लिए मॉडलों को अनुकूलित करने के लिए 4-बिट और 8-बिट सटीकता सहित क्वांटाइजेशन रणनीतियों को लागू करना। - डिपस्पीड और फुली शार्डेड डेटा पैरेलल (एफएसडीपी) जैसे टूल्स का उपयोग करके वितरित प्रशिक्षण कार्यप्रवाह को कॉन्फ़िगर करें। -बाह्य डेटा से मॉडलों को जोड़ने के लिए रिकवरी-अगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) और वेक्टर डेटाबेस के मूल सिद्धांतों को सीखना। पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के विकास के साथ शुरू होता है, इससे पहले कि आप ट्रांसफॉर्मर यांत्रिकी, सूक्ष्म-ट्यूनिंग रणनीतियों और उन्नत स्केलिंग तकनीकों में जाएं। यह पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और डेटा उत्साही के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जनरेटिव एआई की दुनिया में प्रवेश करना चाहते हैं। आजकल गूगल अनुवाद के द्वारा हिन्दी भाषा में अनुवाद करने की सुविधा उपलब्ध है और यह एक लोकप्रिय टूल बन गया है।