Почніть знайомство з великими мовними моделями (LLMs): дізнайтеся, що це таке й на що вони здатні, а також загляньте всередину, щоб зрозуміти, як вони працюють!

Вступ до великих мовних моделей (LLMs)

Використання pipeline для стислого викладу

Очищення відповідей

Використання попередньо натренованих LLM

Генерування тексту

Переклад тексту

Розуміння трансформера

Визначте тип трансформера

Використання правильної структури моделі

Початок роботи з великими мовними моделями (LLMs)

Дізнайтеся, як використовувати попередньо навчені LLM та набори даних із Hugging Face для донавчання моделі.

Підготовка до тонкого налаштування

Токенізація тексту

Відображення токенізації

Тонке налаштування через тренування

Налаштування параметрів навчання

Налаштування тренера

Використання донавченого моделя

Підходи до fine-tuning

Трансферне навчання з one-shot learning

Підходи transfer learning

Донавчання LLM

Зануртеся в різні метрики для оцінювання роботи моделей і наостанок розгляньте виклики застосування LLM у реальному світі.

Бібліотека evaluate

Завантаження метрик за допомогою evaluate

Описуємо метрики

Використання метрик evaluate

Метрики для мовних завдань: перплексія та BLEU

Оцінювання перплексії

Переклади BLEU

Метрики для мовних завдань: ROUGE, METEOR, EM

Оцінювання за допомогою ROUGE

Оцінювання за METEOR

Оцінювання за EM

Захист LLMs

Перевірка токсичності

Оцінювання regard

Фінішна пряма

Оцінювання ефективності LLM

Course Glossary Introduction to LLMs in Python

Великі мовні моделі (LLMs) стали ключовими інструментами, що рухають найвражаючі досягнення й застосунки в сучасному ландшафті ШІ. У цьому практичному курсі ви отримаєте прикладні знання та навички, щоб розуміти, створювати й ефективно застосовувати LLM для розв'язання складних мовних завдань, як-от переклад, генерація тексту, відповіді на запитання тощо. Через інтерактивні вправи з кодування ви навчитеся працювати з трансформерами. Ви також дослідите попередньо навчені мовні моделі та набори даних із Hugging Face. Наприкінці курсу ви зможете донавчати (fine-tune) і оцінювати попередньо навчені LLM за спеціалізованими метриками. Крім того, ви зрозумієте ключові виклики та етичні аспекти впровадження LLM у реальних застосунках.

У відео є живі транскрипції, які можна відкрити, натиснувши «Show transcript» у лівому нижньому куті відео.
Глосарій курсу розміщено праворуч у розділі ресурсів.
Щоб отримати кредити CPE, потрібно завершити курс і набрати 70% на кваліфікаційному підсумковому оцінюванні. Перейти до оцінювання можна, натиснувши сповіщення про кредити CPE праворуч.

<h2>Дізнайтеся, що стоїть за ажіотажем навколо великих мовних моделей</h2>
<br><br>
Великі мовні моделі (LLM) стали ключовими інструментами, що забезпечують деякі з найвражаючих досягнень і застосувань у сучасному ландшафті ШІ. Цей практичний курс надасть вам знання та навички, необхідні для розуміння, створення й використання потужності LLM для розв’язання складних мовних завдань, таких як переклад, генерація тексту та інше.
<br><br>
<h2>Відкрийте для себе архітектуру LLM і використовуйте попередньо навчені моделі</h2>
<br><br>
За допомогою інтерактивних вправ із кодування ви дізнаєтеся про різні архітектури трансформерів і навчитеся їх розпізнавати. Ви дослідите, як використовувати попередньо навчені мовні моделі та набори даних із Hugging Face для донавчання й оцінювання вашої моделі за допомогою передових метрик, що підходять для LLM. Нарешті, ви дізнаєтеся більше про етичні питання та проблеми упередженості, пов’язані з LLM, а також про способи їх виявлення. Наприкінці цього курсу ви зможете створювати LLM, донавчати та оцінювати їх за допомогою спеціалізованих метрик, а також розумітимете ключові виклики й етичні аспекти впровадження LLM у реальних застосуваннях.

Working with Hugging Face

Дізнайтеся основи LLM та революційної архітектури трансформерів!

Вступ до LLM у Python

Дізнайтеся основи LLM і революційну архітектуру transformer, на якій вони базуються!

Молодший AI-інженер для дата-сайєнтистів

Розробка великих мовних моделей

Основи Hugging Face

Основи AI у Snowflake

Визначте тип трансформера

Вступ до LLM у Python

Практична інтерактивна вправа