Podstawy dużych modeli językowych w Pythonie

Duże modele językowe (LLM) zmieniają sposób interakcji z technologią, ale zrozumienie, jak działają pod maską, jest niezbędne dla każdego nowoczesnego programisty.Ten kurs tekstowy prowadzi od absolutnych podstaw przetwarzania języka naturalnego do pracy z potężnymi wstępnie wyszkolonymi modelami. Zyskasz solidne podstawy koncepcyjne i praktyczne w architekturach LLM, ucząc się, jak wykorzystywać narzędzia open source do budowania, dostrajania i oceny modeli do generowania i przetwarzania tekstów w świecie rzeczywistym. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje LLM, architektury transformatorów i techniki tokenizacji. - Załaduj i wykorzystaj wstępnie wyszkolone modele i zestawy danych za pomocą biblioteki Hugging Face. - Dostroić modele językowe na niestandardowych zestawach danych tekstowych, aby dostosować je do określonych zadań. - Oceń wydajność modelu za pomocą standardowych wskaźników branżowych i zidentyfikuj błędy. - Zastosuj podstawowe techniki szybkiej inżynierii i zbadaj wzorce generowania zwiększonego pobierania (RAG). Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i koncepcji architektonicznych, zanim przejdziesz do praktycznych implementacji opartych na kodzie.Będziesz przechodzić przez modele ładowania, procesy dostrajania i nowoczesne wzorce aplikacji, wszystkie w uporządkowanym formacie pisemnym. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących z podstawową wiedzą Pythona, którzy chcą wejść w dziedzinę generatywnej sztucznej inteligencji.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym. Rozpocznij swoją podróż w świat dużych modeli językowych już dziś.