Fondamenti di modelli di linguaggio di grandi dimensioni: dai trasformatori alla messa a punto

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni stanno trasformando il modo in cui creiamo il software, ma capire come funzionano effettivamente sotto il cofano è la chiave per creare applicazioni AI davvero robuste.Questo corso basato su testo ti guida attraverso la meccanica dei trasformatori, dell'IA generativa e dell'ottimizzazione dei modelli moderni. Passerai da uno studente curioso a un professionista in grado di comprendere, perfezionare e distribuire modelli di linguaggio moderni.Studiando concetti fondamentali, analizzando snippet di codice scritti ed esplorando strategie di ottimizzazione avanzate, acquisirai la sicurezza di lavorare con modelli di tutte le dimensioni. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale dei trasformatori, inclusi encoder, decoder e meccanismi di auto-attenzione. - Esplora i moderni modelli di IA generativi come GPT, BERT, T5 e Llama e scopri come elaborano il testo. - Applicare tecniche di regolazione fine (PEFT) efficienti in termini di parametri come LoRA per adattare i modelli con risorse hardware minime. - Implementare strategie di quantizzazione, tra cui precisione a 4 bit e 8 bit, per ottimizzare i modelli per un'implementazione efficiente. - Configura i flussi di lavoro di formazione distribuiti utilizzando strumenti come DeepSpeed e Fully Sharded Data Parallel (FSDP). - Padroneggiare le basi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e database vettoriali per collegare modelli a dati esterni. Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'evoluzione dell'elaborazione del linguaggio naturale prima di passare alla meccanica del trasformatore, alle strategie di messa a punto e alle tecniche di scaling avanzate. Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori di software e appassionati di dati che cercano di entrare nel mondo dell'IA generativa.Non è richiesta alcuna esperienza precedente di apprendimento automatico per iniziare. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire il potenziale dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni e creare il tuo toolkit di ingegneria dell'intelligenza artificiale.