LLM Engineering: Prompt, Fine-Tuning en RAG

Large Language Models (LLM's) bieden een enorm potentieel, maar het ontsluiten van hun volledige kracht vereist specifieke engineering technieken. Deze cursus biedt een duidelijk, op tekst gebaseerd pad om te begrijpen hoe u LLM-toepassingen effectief kunt bouwen en optimaliseren. Aan het einde van deze cursus bent u uitgerust met de fundamentele kennis en praktische vaardigheden om robuuste LLM-aangedreven oplossingen te ontwerpen, ontwikkelen en verfijnen, verder dan basisinteracties om betrouwbaardere en nauwkeurigere AI-systemen te creëren. Wat je leert: * Begrijp de fundamentele concepten en architectuur van grote taalmodellen. * Effectieve prompt engineering technieken toepassen, inclusief geavanceerde patronen voor complexe taken. * Configureer en evalueer Retrieval Augmented Generation (RAG) -systemen om de nauwkeurigheid en context van LLM te verbeteren. * Oefen de principes van het afstemmen van LLM's voor gespecialiseerde toepassingen. * Implementeer basisstrategieën voor het optimaliseren van LLM-prestaties en gebruik van bronnen. * Ontwikkel een fundamenteel begrip van hoe LLM-outputs en systeembetrouwbaarheid moeten worden geëvalueerd. De cursus begint met essentiële LLM-terminologie en -concepten en verloopt vervolgens door praktische toepassingen van prompting, fine-tuning, RAG en optimalisatietechnieken. Je leert door het lezen van duidelijke uitleg en het oefenen door middel van schriftelijke oefeningen en code snippets. Deze cursus is bedoeld voor beginners die geïnteresseerd zijn in het bouwen met Large Language Models. Er is geen eerdere ervaring met LLM-techniek of geavanceerde AI-concepten vereist, alleen een basiskennis van de fundamenten van programmeren. Begin uw reis om vandaag bekwaam te worden in LLM-techniek.