LLM Engineering: Prompting, Fine-Tuning e RAG

I Large Language Models (LLM) offrono un potenziale immenso, ma sbloccare la loro piena potenza richiede tecniche di ingegneria specifiche. Questo corso fornisce un percorso chiaro, basato su testo, per comprendere come costruire e ottimizzare efficacemente le applicazioni LLM. Alla fine di questo corso, sarai dotato delle conoscenze fondamentali e delle competenze pratiche per progettare, sviluppare e perfezionare soluzioni robuste basate su LLM, andando oltre le interazioni di base per creare sistemi AI più affidabili e precisi. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali e l'architettura dei Large Language Models. * Applicare tecniche efficaci di prompt engineering, inclusi pattern avanzati per compiti complessi. * Configurare e valutare i sistemi Retrieval Augmented Generation (RAG) per migliorare la precisione e il contesto degli LLM. * Praticare i principi del fine-tuning degli LLM per applicazioni specializzate. * Implementare strategie di base per ottimizzare le prestazioni e l'utilizzo delle risorse degli LLM. * Sviluppare una comprensione fondamentale di come valutare gli output degli LLM e l'affidabilità del sistema. Il corso inizia con la terminologia e i concetti essenziali degli LLM, quindi progredisce attraverso applicazioni pratiche di prompting, fine-tuning, RAG e tecniche di ottimizzazione. Imparerai leggendo spiegazioni chiare e praticando attraverso esercizi scritti e frammenti di codice. Questo corso è progettato per i principianti interessati a costruire con i Large Language Models. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'ingegneria LLM o concetti AI avanzati, solo una comprensione di base dei fondamenti della programmazione. Inizia oggi il tuo percorso per diventare esperto nell'ingegneria LLM.