Grundlagen großer Sprachmodelle: Fine-Tuning und RAG

Large Language Models verändern die Art und Weise, wie wir intelligente Anwendungen erstellen. Um jedoch zu verstehen, wie sie effektiv angepasst und bereitgestellt werden können, ist ein solides Verständnis der Kernkonzepte erforderlich. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von grundlegenden KI-Prinzipien zu fortgeschrittenen Optimierungstechniken. Sie werden vom neugierigen Lernenden zum Praktiker, der in der Lage ist, Open-Source-Sprachmodelle auszuwählen, zu verfeinern und zu integrieren.Durch das Studium detaillierter konzeptioneller Aufschlüsselungen und Code-Implementierungen lernen Sie, wie Sie Modelle an bestimmte Geschäftsbereiche anpassen und ihre Ausgaben steuern können. Sie lernen: Die grundlegende Architektur von transformatorbasierten Sprachmodellen und deren Textverarbeitung verstehen; Moderne Prompt-Engineering-Techniken anwenden, um Modellausgaben zuverlässig zu steuern; Vortrainierte Modelle mit parametereffizienten Methoden wie LoRA und QLoRA verfeinern; RAG-Pipelines (Retrieval-Augmented Generation) mit Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Mechanismen der Tokenisierung und bewegt sich dann progressiv durch praktische Feintuning-Strategien und moderne RAG-Architekturen.Der Kurs beinhaltet auch die Grundlagen der RAG und die Grundlage der RAC-Applikation. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenenthusiasten und technische Anfänger, die mit generativer KI arbeiten möchten. Es sind keine vorherigen Erfahrungen mit maschinellem Lernen erforderlich, obwohl grundlegende Python-Kenntnisse hilfreich sind. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um das Potenzial benutzerdefinierter Sprachmodelle zu erschließen.