Fine-Tuning Transformers and LLMs: From BERT to LLaMA

Learn to adapt, optimize, and deploy powerful language models like BERT, Phi-2, and LLaMA using Hugging Face through step-by-step written explanations and code.

4.5 (758) ⏱ 54 মিনিট 📚 11 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

এই কোর্স সম্পর্কে

Modern natural language processing is driven by Transformer models, but understanding how to adapt these massive models to your own custom data can feel overwhelming. This text-based course demystifies the architecture and practical application of Large Language Models (LLMs) without requiring a background in advanced machine learning. You will transition from understanding basic Transformer concepts to confidently fine-tuning and optimizing models like BERT, Phi-2, and LLaMA. Through clear written explanations and comprehensive code walkthroughs, you will learn how to prepare custom datasets, run training pipelines, and compress models for real-world deployment. What you'll learn: - Understand the foundational architecture of Transformers, including self-attention, encoders, and decoders. - Configure and load pre-trained models and datasets using the Hugging Face library. - Fine-tune BERT variants for custom text classification tasks using structured code walkthroughs. - Apply parameter-efficient fine-tuning (PEFT) techniques like LoRA to adapt large models with minimal compute. - Implement knowledge distillation to compress larger models into lightweight, fast alternatives like DistilBERT. - Evaluate model performance and text generation quality using standard modern NLP metrics. The course begins with essential terminology, architectural foundations, and Hugging Face basics. You will then progress through structured text lessons that guide you through practical fine-tuning workflows, optimization strategies, and model compression techniques. This course is designed for aspiring NLP developers, software engineers, and tech enthusiasts who want a solid, beginner-friendly introduction to LLM customization. No prior deep learning experience is required, though basic Python familiarity is helpful. Start reading today to unlock the potential of custom language models for your projects.

আপনি কী পাবেন

  • 📜 সমাপ্তির সনদ
    আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন
  • 🎧 অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
    যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না
  • ♾️ আজীবন অ্যাক্সেস
    যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই
  • 📱 ফোন বা কম্পিউটার
    যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস
  • 💸 ৩০-দিনের ফেরত
    কোনো প্রশ্ন নয়
  • সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
    54 মিনিট ব্যবহারিক বিষয়বস্তু

পর্যালোচনা (9)

Leon Wagner CH যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 3 · 2026-03-08T19:14:54+00:00

সামগ্রিকভাবে ভালো বিষয়বস্তু, কিছু অংশ আমার জন্য একটু দ্রুত গতির ছিল, কিন্তু উদাহরণগুলো বোঝার জন্য সাহায্য করেছে।

هند بنت مشاري SA
★ 4 · 2026-02-20T05:27:54+00:00

সত্যিই চমৎকার বিষয়বস্তু। পরিষ্কার ব্যাখ্যা এবং যৌক্তিক কাঠামো শিখতে খুব সহজ করে তুলেছে। খুবই মূল্যবান।

Vicente Contreras CL
★ 3 · 2025-10-28T16:26:54+00:00

এখানে ভাল কিছু আছে । যদিও কিছু মডিউল আরো বিস্তারিত হতে পারত, কিন্তু মোট মূল্য এবং প্রয়োগযোগ্যতা খুবই ভাল । ভাল কাজ!

خالد بن أحمد آل خليفة BH
★ 4 · 2025-09-25T16:47:54+00:00

অসাধারণ শিক্ষার অভিজ্ঞতা। গতি ছিল চমৎকার, এবং উদাহরণগুলো সত্যিই ধারণাগুলোকে দৃঢ় করেছে। বড় আঙুল উঠাচ্ছে!

Avi Ben-David IL
★ 5 · 2025-09-10T22:51:54+00:00

এই কোর্সটি আমার প্রত্যাশার চেয়েও বেশি। বাস্তব জীবনের অ্যাপ্লিকেশনগুলো নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে যা অসাধারণভাবে কার্যকর। চমৎকার কাজ!

Olivia Smith NZ যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 2025-08-21T00:27:54+00:00

মূল্যবান বিষয়বস্তু, ভালভাবে গঠন করা, কিছু উদাহরণ কিছুটা বিমূর্ত ছিল, কিন্তু সামগ্রিকভাবে একটি ভাল শিক্ষার অভিজ্ঞতা।

Alice Serwaa GH
★ 3 · 2025-07-22T08:14:54+00:00

সত্যিই উপভোগ করেছি। ব্যবহৃত উদাহরণগুলো খুবই প্রাসঙ্গিক ছিল এবং ধারণাগুলোকে দৃঢ় করতে সাহায্য করেছে। উপস্থাপনকারীর কাছ থেকেও অনেক শক্তি এসেছে।

Jack Davies NZ যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 2 · 2025-02-08T18:14:54+00:00

আমি এই বিষয়ে নিশ্চিত নই, কিছু ব্যাখ্যা বিভ্রান্তিকর, এবং উদাহরণগুলো সবসময়ই খাপ খায় না, আমি চাই এটা আরও পরিষ্কার হোক।

Emma Klein AT যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 3 · 2025-02-03T20:16:54+00:00

আমি নিশ্চিত নই যে এটা শিখবার সবচেয়ে ভালো উপায় ছিল, কিছু কিছু বিষয় ছিল একটু ঝাপসা, আর উদাহরণগুলো সবসময় পরিষ্কার ছিল না।

পর্যালোচনা লিখুন

পাঠানোর পরে সাইন ইন করতে বলব — আপনার খসড়া সংরক্ষিত থাকবে।

শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন

PyTorch দিয়ে স্ক্র্যাচ থেকে ট্রান্সফরমার

সেল্ফ-অ্যাটেনশন মেকানিজম আয়ত্ত করুন এবং আধুনিক AI-এর পেছনের মৌলিক স্থাপত্য ধাপে ধাপে তৈরি করুন।
★ 5.0 (19)
$4.99$9.99

এনএলপির জন্য ক্রম মডেল: আরএনএন, এলএসটিএম এবং জিআরইউ তৈরি করুন

পুনরাবৃত্ত স্নায়ু নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে টেক্সট উৎপাদন, অনুবাদ এবং বক্তৃতা শনাক্তকরণ অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য ক্রম মডেলিং এর ভিত্তি শিখুন।
★ 4.8 (1,308)
$4.99$9.99

এনএলপির জন্য গভীর শিক্ষা: পাইথনে শব্দ অন্তর্ভুক্তকরণ এবং টেক্সট শ্রেণীবিভাগ

word2vec, GloVe, এবং পুনরাবৃত্ত স্নায়ু নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে পাইথনে বুদ্ধিমান টেক্সট শ্রেণীবিভাগকারী তৈরি করে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মৌলিক বিষয়গুলো শিখুন।
★ 4.7 (8,585)
$4.99$9.99

পাইথনের সাথে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ: টেক্সট ভেক্টর থেকে এজেন্টিক এআই

বুদ্ধিমান ভাষা অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন এবং আধুনিক এআই সিস্টেম বুঝতে টেক্সট প্রসেসিং, ভেক্টর মডেল এবং মেশিন লার্নিং কৌশলগুলিতে একটি শক্তিশালী ভিত্তি তৈরি করুন।
★ 4.7 (7,233)
$4.99$9.99

সাধারণ প্রশ্ন

এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +

শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।

কীভাবে পরিশোধ করব? +

Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে অথবা ক্রিপ্টোকারেন্সিতে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।

আমি কি ফেরত পেতে পারি? +

হ্যাঁ — ৩০ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।

কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +

চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।

আমি কি সনদ পাব? +

হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।

এই খাতের জন্য
টেক ডিজাইন অর্থ মার্কেটিং স্বাস্থ্য শিক্ষা আতিথেয়তা উৎপাদন