Inizia il tuo percorso con i Large Language Models (LLM) capendo cosa sono e cosa possono fare, e dai un’occhiata sotto il cofano per farti un’idea di come funzionano!

Introduzione ai large language models (LLM)

Usare una pipeline per il riassunto

Pulire le risposte

Usare LLM pre-addestrati

Generazione di testo

Tradurre testo

Capire il transformer

Identifica il transformer

Usare la struttura di modello corretta

Primi passi con i Large Language Models (LLM)

Scopri come sfruttare LLM pre-addestrati e insiemi di dati da Hugging Face per eseguire il fine-tuning di un modello.

Preparazione al fine-tuning

Tokenizzazione del testo

Mappare la tokenizzazione

Fine-tuning tramite training

Configurare gli argomenti di training

Configurare il trainer

Uso del modello fine-tunato

Approcci al fine-tuning

Transfer learning con one-shot learning

Approcci di transfer learning

Fine-tuning degli LLM

Esplora diverse metriche per valutare le prestazioni dei modelli e chiudi imparando le sfide dell’applicazione degli LLM nel mondo reale.

La libreria evaluate

Caricare metriche con evaluate

Descrivere le metriche

Usare le metriche di evaluate

Metriche per i compiti di linguaggio: perplexity e BLEU

Valutare la perplexity

Traduzioni BLEU

Metriche per i compiti di linguaggio: ROUGE, METEOR, EM

Valutare con ROUGE

Valutare con METEOR

Valutare con EM

Mettere in sicurezza gli LLM

Verifica della tossicità

Valutare il regard

Il traguardo

Valutare le prestazioni degli LLM

Course Glossary Introduction to LLMs in Python

I Large Language Models (LLM) sono diventati strumenti fondamentali che alimentano alcuni dei progressi e delle applicazioni più sorprendenti nell’AI di oggi. Questo corso pratico ti fornirà le conoscenze e le competenze necessarie per capire, costruire e sfruttare la potenza degli LLM per risolvere compiti linguistici complessi come traduzione, generazione di testo, question answering e altro ancora. Attraverso esercizi di codice interattivi, imparerai a lavorare con i transformer. Esplorerai anche modelli linguistici pre-addestrati e insiemi di dati da Hugging Face. Al termine del corso, saprai effettuare il fine-tuning e valutare LLM pre-addestrati utilizzando metriche specializzate. Inoltre, acquisirai consapevolezza delle principali sfide e considerazioni etiche nell’abilitare applicazioni di LLM nel mondo reale.

I video includono trascrizioni dal vivo che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.
Il glossario del corso è disponibile a destra nella sezione delle risorse.
Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione facendo clic sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

<h2>Scopri cosa si cela dietro l'hype dei Large Language Models</h2>
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I Large Language Models (LLM) sono diventati strumenti fondamentali che guidano alcuni dei più sorprendenti progressi e applicazioni nell'attuale panorama dell'IA. Questo corso pratico ti fornirà le conoscenze e le competenze necessarie per comprendere, costruire e sfruttare la potenza degli LLM per risolvere compiti linguistici complessi come la traduzione, la generazione di linguaggio e altro ancora.
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<h2>Scopri l'architettura LLM e sfrutta i modelli pre-addestrati</h2>
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Attraverso esercizi di coding interattivi, scoprirai diverse architetture transformer e come identificarle. Esplorerai come sfruttare modelli linguistici pre-addestrati e dataset da Hugging Face per il fine-tuning e la valutazione del tuo modello utilizzando metriche avanzate adatte agli LLM. Infine, scoprirai di più sulle questioni etiche e sui problemi di bias rilevanti per i LLM e sui modi per identificarli. Alla fine di questo corso, tu sarai in grado di costruire LLM, eseguire il fine-tuning e valutarli utilizzando metriche specializzate, comprendendo al contempo le principali sfide e considerazioni etiche nell'abilitare applicazioni LLM nel mondo reale.

Working with Hugging Face

Scopri i fondamenti degli LLM e l'architettura rivoluzionaria dei transformer su cui si basano!

Introduzione agli LLM in Python

Scopri i fondamenti degli LLM e la rivoluzionaria architettura transformer su cui si basano!

Ingegnere AI associato per scienziati dei dati

Sviluppare modelli linguistici di grandi dimensioni

Nozioni di base su Hugging Face

Nozioni di base sull'intelligenza artificiale di Snowflake

Approcci di transfer learning

Introduzione agli LLM in Python

esercizio interattivo pratico