हम्म, मैं इसके बारे में निश्चित नहीं हूँ। कुछ स्पष्टीकरण भ्रमित करने वाले थे, और उदाहरण हमेशा फिट नहीं लगते थे। काश यह ज़्यादा स्पष्ट होता।
Fine-Tuning Transformers और LLMs: BERT से LLaMA तक
चरण-दर-चरण लिखित स्पष्टीकरण और कोड का उपयोग करके Hugging Face के माध्यम से BERT, Phi-2 और LLaMA जैसे शक्तिशाली भाषा मॉडल को अनुकूलित, अनुकूलित (optimize) और तैनात करना सीखें।
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
आधुनिक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural Language Processing) Transformer मॉडल द्वारा संचालित है, लेकिन यह समझना कि इन विशाल मॉडलों को अपने स्वयं के कस्टम डेटा के अनुसार कैसे ढाला जाए, भारी लग सकता है। यह टेक्स्ट-आधारित पाठ्यक्रम उन्नत मशीन लर्निंग की पृष्ठभूमि की आवश्यकता के बिना Large Language Models (LLMs) की वास्तुकला (architecture) और व्यावहारिक अनुप्रयोग को सरल बनाता है।
आप बुनियादी Transformer अवधारणाओं को समझने से लेकर BERT, Phi-2 और LLaMA जैसे मॉडलों को आत्मविश्वास से फाइन-ट्यून और ऑप्टिमाइज़ करने की दिशा में आगे बढ़ेंगे। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरण और व्यापक कोड वॉकथ्रू के माध्यम से, आप सीखेंगे कि कस्टम डेटासेट कैसे तैयार करें, ट्रेनिंग पाइपलाइन कैसे चलाएं और वास्तविक दुनिया में तैनाती के लिए मॉडलों को कैसे संपीड़ित (compress) करें।
आप क्या सीखेंगे:
- self-attention, एनकोडर और डिकोडर सहित Transformers की मूलभूत वास्तुकला को समझें।
- Hugging Face लाइब्रेरी का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित (pre-trained) मॉडल और डेटासेट को कॉन्फ़िगर और लोड करें।
- संरचित कोड वॉकथ्रू का उपयोग करके कस्टम टेक्स्ट वर्गीकरण कार्यों के लिए BERT वेरिएंट को फाइन-ट्यून करें।
- न्यूनतम कंप्यूट के साथ बड़े मॉडलों को अनुकूलित करने के लिए LoRA जैसी पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग (PEFT) तकनीकों को लागू करें।
- बड़े मॉडलों को DistilBERT जैसे हल्के, तेज़ विकल्पों में संपीड़ित करने के लिए नॉलेज डिस्टिलेशन को लागू करें।
- मानक आधुनिक NLP मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन और टेक्स्ट जनरेशन की गुणवत्ता का मूल्यांकन करें।
पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली, वास्तुकला की नींव और Hugging Face की मूल बातें से शुरू होता है। इसके बाद आप संरचित टेक्स्ट पाठों के माध्यम से आगे बढ़ेंगे जो आपको व्यावहारिक फाइन-ट्यूनिंग वर्कफ़्लो, अनुकूलन रणनीतियों और मॉडल संपीड़न तकनीकों के बारे में मार्गदर्शन करते हैं।
यह पाठ्यक्रम महत्वाकांक्षी NLP डेवलपर्स, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और तकनीकी उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो LLM अनुकूलन का एक ठोस, शुरुआती-अनुकूल परिचय चाहते हैं। किसी पूर्व डीप लर्निंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि बुनियादी Python परिचितता सहायक है।
अपने प्रोजेक्ट्स के लिए कस्टम भाषा मॉडल की क्षमता को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
📱
फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 54 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
Fine-Tuning Transformers और LLMs: BERT से LLaMA तक
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
Fine-Tuning Transformers और LLMs: BERT से LLaMA तक
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (9)
कंटेंट वाकई शानदार है। साफ़ एक्सप्लेनेशन और लॉजिकल स्ट्रक्चर ने सीखना बहुत आसान बना दिया। बढ़िया वैल्यू।
यहाँ ठोस सामग्री है। हालाँकि कुछ मॉड्यूल और विस्तृत हो सकते थे, समग्र मूल्य और प्रयोज्यता उच्च है। अच्छा काम!
कुल मिलाकर अच्छी सामग्री। कुछ हिस्से मेरे लिए थोड़े तेज थे, लेकिन समझने के लिए दिए गए उदाहरण मददगार थे।
मूल्यवान सामग्री, अच्छी तरह से संरचित। कुछ उदाहरण थोड़े अमूर्त थे, लेकिन कुल मिलाकर एक अच्छा सीखने का अनुभव था।
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!
हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह इसे सीखने का सबसे अच्छा तरीका था। कुछ अवधारणाओं को थोड़ा सरसरी तौर पर समझाया गया था, और उदाहरण हमेशा स्पष्ट नहीं थे।
इसे सचमुच पसंद किया। उदाहरण बहुत प्रासंगिक थे और अवधारणाओं को पुष्ट करने में मदद की। प्रस्तुतकर्ता की ऊर्जा भी शानदार थी।
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2. भाषा के प्रयोग के आधार :- भाषा के प्रयोग के आधार निम्नलिखित हैं।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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