LLM Engineering: Prompting, Fine-Tuning, and RAG (bằng tiếng Anh).

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có tiềm năng to lớn, nhưng giải phóng sức mạnh đầy đủ của chúng đòi hỏi các kỹ thuật kỹ sư cụ thể. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng, dựa trên văn bản để hiểu cách xây dựng và tối ưu hóa các ứng dụng LLM một cách hiệu quả. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ được trang bị kiến thức cơ bản và kỹ năng thực tế để thiết kế, phát triển và tinh chỉnh các giải pháp mạnh mẽ dựa trên LLM, vượt qua các tương tác cơ bản để tạo ra các hệ thống AI đáng tin cậy và chính xác hơn. Bạn sẽ học được: * Hiểu các khái niệm cơ bản và kiến trúc của Large Language Models. * Apply hiệu quả kỹ thuật nhanh chóng, bao gồm các mô hình tiên tiến cho các nhiệm vụ phức tạp. * Cấu hình và đánh giá các hệ thống Retrieval Augmented Generation (RAG) để cải thiện độ chính xác và ngữ cảnh LLM. * Thực hành các nguyên tắc của LLM chỉnh sửa cho các ứng dụng chuyên biệt. * Thực hiện các chiến lược cơ bản để tối ưu hóa hiệu suất LLM và sử dụng tài nguyên. * Phát triển một sự hiểu biết cơ bản về cách đánh giá các kết quả LLM và độ tin cậy của hệ thống. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ và khái niệm LLM cơ bản, sau đó tiến hành thông qua các ứng dụng thực tế của kỹ thuật khẩn cấp, chỉnh sửa, RAG và tối ưu hóa. Bạn sẽ học bằng cách đọc các giải thích rõ ràng và thực hành thông qua các bài tập viết và đoạn mã. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu quan tâm đến việc xây dựng với Large Language Models. Không cần kinh nghiệm trước với kỹ thuật LLM hoặc các khái niệm AI tiên tiến, chỉ cần hiểu cơ bản về các nền tảng lập trình. Bắt đầu hành trình của bạn để trở thành thành thạo trong kỹ thuật LLM hôm nay.