Transformatörler ve LLM'leri Düzenlemek: BERT'ten LLaMA'ya

Modern doğal dil işleme Transformer modelleri tarafından yönetilir, ancak bu devasa modelleri kendi özel verilerinize nasıl uyarlayacağınızı anlamak zor olabilir. Bu metin tabanlı kurs, gelişmiş makine öğrenimi alanında bir geçmiş gerektirmeden Büyük Dil Modellerinin (LLM) mimarisini ve pratik uygulamasını çözümler. Temel Transformer kavramlarını anlamaktan BERT, Phi-2 ve LLaMA gibi modelleri güvenle ayarlama ve optimizasyona geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve kapsamlı kod yürüyüşleri yoluyla, özel veri kümelerini hazırlamayı, eğitim boru hatlarını çalıştırmayı ve gerçek dünya dağıtımı için modelleri sıkıştırmayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Transformers'ın temel mimarisini anlayın, kendine dikkat, kodlayıcılar ve dekodlayıcılar dahil. - Hugging Face kütüphanesini kullanarak önceden eğitilmiş modelleri ve veri kümelerini ayarlayın ve yükleyin. - Yapısız kod yürüyüşleri kullanarak özel metin sınıflandırma görevleri için BERT varyantlarını ayarlayınız. - LoRA gibi parametre-verimli ince ayar (PEFT) tekniklerini, büyük modelleri en az hesaplama ile adapte etmek için uygulayın. - Bilgi distilasyonunu uygulamak, büyük modelleri DistilBERT gibi hafif, hızlı alternatiflere sıkıştırmak. - Standart modern NLP metriklerini kullanarak model performansı ve metin üretim kalitesini değerlendirin. Kurs temel terminoloji, mimari temeller ve Hugging Face temelleri ile başlar. Daha sonra, pratik ince ayar çalışma akışları, optimizasyon stratejileri ve model sıkıştırma teknikleri yoluyla size rehberlik edecek yapısal metin dersleri üzerinden ilerleyeceksiniz. Bu ders, NLP geliştiricileri, yazılım mühendisleri ve LLM özelleştirmesine sağlam, başlangıççı dostu bir giriş yapmak isteyen teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Önceden derin öğrenme deneyimi gerekmez, ancak temel Python bilgisi yararlıdır. Projeleriniz için özel dil modellerinin potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın.