LLM Engineering: Aufforderung, Feintuning und RAG

Large Language Models (LLMs) bieten ein immenses Potenzial, aber um ihre volle Leistung zu erschließen, sind spezifische Engineering-Techniken erforderlich. Dieser Kurs bietet einen klaren, textbasierten Weg, um zu verstehen, wie LLM-Anwendungen effektiv erstellt und optimiert werden können. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die grundlegenden Kenntnisse und praktischen Fähigkeiten, um robuste LLM-gestützte Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und zu verfeinern, die über grundlegende Interaktionen hinausgehen, um zuverlässigere und genauere KI-Systeme zu erstellen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte und die Architektur von Large Language Models. * Anwenden effektiver prompter Engineering-Techniken, einschließlich fortgeschrittener Muster für komplexe Aufgaben. * Konfigurieren und bewerten Sie Retrieval Augmented Generation (RAG) -Systeme, um die LLM-Genauigkeit und den Kontext zu verbessern. * Üben Sie die Prinzipien der Feineinstellung von LLMs für spezielle Anwendungen. * Implementieren Sie grundlegende Strategien zur Optimierung der LLM-Leistung und des Ressourceneinsatzes. * Entwickeln Sie ein grundlegendes Verständnis dafür, wie LLM-Ausgaben und Systemzuverlässigkeit bewertet werden können. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen LLM-Terminologie und -Konzepten und führt dann durch praktische Anwendungen von Prompt-, Feintuning-, RAG- und Optimierungstechniken. Sie lernen, indem Sie klare Erklärungen lesen und durch schriftliche Übungen und Code-Snippets üben. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich für das Erstellen mit großen Sprachmodellen interessieren. Es sind keine Vorkenntnisse in LLM-Engineering oder fortgeschrittenen KI-Konzepten erforderlich, sondern nur ein grundlegendes Verständnis der Programmiergrundlagen. Beginnen Sie Ihre Reise, um heute in der LLM-Technik zu erfahren.