Începe-ți parcursul cu modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM-uri): descoperă ce sunt, ce pot face și aruncă o privire sub capotă pentru a înțelege cum funcționează!

Introducere în modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM)

Utilizarea unui pipeline pentru rezumare

Curățarea răspunsurilor

Utilizarea LLM-urilor pre-antrenate

Generarea textului

Traducerea textului

Înțelegerea transformatorului

Identifică transformer-ul

Alegerea structurii de model corecte

Primii pași cu modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM-uri)

Învață cum să folosești LLM-uri pre-antrenate și seturi de date din Hugging Face pentru a ajusta fin un model.

Pregătirea pentru fine-tuning

Tokenizarea textului

Maparea tokenizării

Ajustarea fină prin antrenament

Configurarea argumentelor de antrenament

Configurarea trainerului

Utilizarea modelului antrenat

Abordări de fine-tuning

Transfer learning prin one-shot learning

Abordări ale transfer learning-ului

Ajustarea fină a LLM-urilor

Explorează diferite metrici pentru evaluarea performanței modelelor și încheie prin a afla care sunt provocările aplicării LLM-urilor în lumea reală.

Biblioteca evaluate

Încărcarea metricilor cu evaluate

Descrierea metricilor

Utilizarea metricilor din evaluate

Metrici pentru sarcini lingvistice: perplexitate și BLEU

Evaluarea perplexității

Traduceri BLEU

Metrici pentru sarcini de limbaj: ROUGE, METEOR, EM

Evaluare cu ROUGE

Evaluare cu METEOR

Evaluare cu EM

Protejarea LLM-urilor

Verificarea toxicității

Evaluarea metricii regard

Linia de sosire

Evaluarea performanței LLM-urilor

Course Glossary Introduction to LLMs in Python

Modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM-uri) au devenit instrumente esențiale care alimentează unele dintre cele mai spectaculoase progrese și aplicații din peisajul actual al inteligenței artificiale. Acest curs practic îți va oferi cunoștințele și abilitățile necesare pentru a înțelege, construi și valorifica puterea LLM-urilor în rezolvarea unor sarcini complexe de limbaj, precum traducerea, generarea de text, răspunsul la întrebări și multe altele. Prin exerciții de programare interactive, vei învăța să lucrezi cu transformere. Vei explora, de asemenea, modele de limbaj pre-antrenate și seturi de date din Hugging Face. La finalul cursului, vei putea să ajustezi fin și să evaluezi LLM-uri pre-antrenate folosind metrici specializate. Vei dobândi, în plus, o înțelegere a principalelor provocări și considerații etice implicate în aplicarea LLM-urilor în scenarii reale.

Vidoclipurile conțin transcrieri live pe care le poți afișa făcând clic pe „Afișează transcrierea" în colțul din stânga jos al playerului.
Glosarul cursului se găsește în dreapta, în secțiunea de resurse.
Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea făcând clic pe notificarea CPE credits din dreapta.

<h2>Descoperă ce se află în spatele hype-ului din jurul modelelor lingvistice mari</h2>
<br><br>
Modelele lingvistice mari (LLM) au devenit instrumente esențiale care impulsionează unele dintre cele mai spectaculoase progrese și aplicații din peisajul AI de astăzi. Acest curs practic îți va oferi cunoștințele și abilitățile practice necesare pentru a înțelege, construi și valorifica puterea LLM-urilor pentru rezolvarea unor sarcini complexe de limbaj, precum traducerea, generarea de limbaj și multe altele.
<br><br>
<h2>Descoperă arhitectura LLM și valorifică modelele pre-antrenate</h2>
<br><br>
Prin exerciții interactive de programare, vei descoperi diferite arhitecturi transformer și cum să le identifici. Vei explora cum să valorifici modelele lingvistice pre-antrenate și seturile de date de la Hugging Face pentru a-ți ajusta și evalua modelul folosind metrici avansate potrivite pentru LLM-uri. În cele din urmă, vei afla mai multe despre preocupările etice și legate de bias relevante pentru LLM-uri și despre modalități de a le identifica. Până la finalul acestui curs, vei putea să construiești LLM-uri, să le ajustezi fin și să le evaluezi folosind metrici specializați, în timp ce înțelegi provocările cheie și considerentele etice ale implementării aplicațiilor LLM în lumea reală.

Working with Hugging Face

Învață elementele de bază ale LLM-urilor și arhitectura revoluționară a transformatoarelor!

Introducere în LLM-uri cu Python

Învață bazele LLM-urilor și arhitectura revoluționară transformer pe care se bazează!

Inginer AI asociat pentru oamenii de știință ai datelor

Dezvoltarea modelelor lingvistice mari

Fundamentele Hugging Face

Fundamentele AI Snowflake

Utilizarea unui pipeline pentru rezumare

Introducere în LLM-uri cu Python

Instrucțiuni pentru exercițiu

Exercițiu interactiv practic