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 min 📚 11 lessen 🎧 Audioversie

Over deze cursus

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.

Wat je krijgt

  • 📜 Voltooiingscertificaat
    Voeg toe aan je LinkedIn-profiel
  • 🎧 Audioversie inbegrepen
    Leer onderweg — geen scherm nodig
  • ♾️ Levenslange toegang
    Kom altijd terug, geen einddatum
  • 📱 Telefoon of computer
    Werkt overal, op elk apparaat
  • 💸 30 dagen retour
    Geen vragen
  • Kort en gericht
    54 min praktische inhoud

Beoordelingen (9)

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

Goede inhoud in het algemeen Sommige delen gingen een beetje snel voor mij, maar de voorbeelden waren nuttig voor het begrijpen.

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

Echt fantastische inhoud. Duidelijke uitleg en een logische structuur maakte leren een fluitje van een cent.

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

Goede inhoud hier. Hoewel een paar van de modules gedetailleerder hadden kunnen zijn, zijn de algehele waarde en toepasbaarheid hoog.

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

Cursus: Fantastische leerervaring. Het tempo was perfect en de voorbeelden hebben de concepten echt versterkt.

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

Deze cursus overtrof mijn verwachtingen. De besproken toepassingen in de echte wereld zijn ongelooflijk nuttig.

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

De voorbeelden waren een beetje abstract, maar over het algemeen een goede leerervaring.

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

De voorbeelden die werden gebruikt waren super relevant en hielpen de concepten te versterken. Grote energie van de presentator ook.

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

Hmm, ik weet het niet zeker. Sommige uitleg was verwarrend en de voorbeelden leken niet altijd te passen.

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

Hmm, ik weet niet zeker of dit de beste manier was om dit te leren, sommige concepten werden een beetje over het hoofd gezien en de voorbeelden waren niet altijd duidelijk.

Schrijf een beoordeling

Na verzenden vragen we je in te loggen — je concept blijft bewaard.

Lerenden namen ook

Veelgestelde vragen

Wat heb ik nodig voor deze cursus? +

Alleen een telefoon of computer met internet. Geen installaties of speciale hardware.

Hoe betaal ik? +

Met kaart via Stripe of met cryptocurrency. We bewaren geen kaartgegevens — Stripe handelt dit veilig af.

Kan ik een terugbetaling krijgen? +

Ja — volledige terugbetaling binnen 30 dagen, zonder vragen.

Hoe lang heb ik toegang? +

Voor altijd. Eenmaal gekocht is de cursus van jou en kun je hem altijd opnieuw bekijken.

Krijg ik een certificaat? +

Ja. Bij voltooiing ontvang je een certificaat dat je aan je LinkedIn-profiel kunt toevoegen.

Voor leerlingen in
Tech Design Financiën Marketing Gezondheidszorg Onderwijs Horeca Productie