Introduction à la mise au point LLMs: Personnalisation des modèles GPT

Les modèles de langage volumineux sont incroyablement puissants dès la sortie de la boîte, mais les adapter à votre domaine unique nécessite l'art du réglage fin. Ce cours basé sur du texte vous guide à travers les concepts fondamentaux et les étapes pratiques nécessaires pour personnaliser les modèles GPT pour des tâches spécialisées. Vous passerez de l'utilisation d'invites AI génériques à la structuration d'ensembles de données personnalisés, à la formation de modèles sur votre texte propriétaire et à l'évaluation de leurs performances. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les conceptes de base de l’apprentissage par transfert, des modèles base et du moment où choisir le réglage précis par rapport à l’ingénierie rapide. - Préparer, nettoyer et formater des ensembles de donnée de formation spécifiquement pour le réglagent les modèle de GPT. - Appliquer des concepts de réglage efficace des paramètres (PEFT), y compris LoRA, pour une adaptation respectueuse des ressources. - Configurer les tâches de régulation fine et surveiller la perte de formation pour assurer des performances optimales du modèle. - Évaluer les modèle rationalisés par rapport aux performances de base en utilisant des méthodologies de test modernes. - Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour déployer des modèle sionnels personnalisés de manière sécurisée et rentable.