Введение в Fine-Tuning LLM на доменных данных

По мере того как Large Language Models становятся центральным элементом современных приложений, умение адаптировать их под специализированные задачи становится крайне востребованным навыком. Универсальные модели мощны, но им часто не хватает специфического контекста, необходимого для нишевых отраслевых областей. Этот курс закладывает письменную пошаговую основу для Fine-Tuning LLM, начиная с базовых концепций и терминологии. Вы узнаете, как взять базовую модель и адаптировать ее с использованием пользовательских доменных данных, уделяя особое внимание подготовке датасетов и instruction tuning. Изучая практические примеры и фрагменты кода, вы поймете весь процесс (end-to-end pipeline), необходимый для того, чтобы LLM следовала специализированным инструкциям. Что вы узнаете: - Поймете основную терминологию LLM и разницу между pre-training и fine-tuning. - Подготовите и отформатируете пользовательские доменные датасеты для instruction tuning, используя современные разговорные форматы. - Примените современные концепции Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), такие как LoRA, чтобы понять, как снижаются вычислительные затраты. - Настроите конвейеры обучения (training pipelines), используя современные отраслевые стандарты. - Оцените дообученные модели, чтобы убедиться, что они генерируют точные, специфичные для домена ответы. Учебная программа переходит от основополагающих концепций AI к практическим шагам по форматированию данных, настройке скриптов обучения и оценке результатов. Вы ознакомитесь с подробными объяснениями и проанализируете фрагменты кода, которые демонстрируют, как эти концепции реализуются в реальных сценариях. Этот курс предназначен для начинающих, будущих ML-инженеров и разработчиков, желающих перейти в сферу AI. Предварительный опыт обучения моделей не требуется, хотя базовая грамотность в программировании будет полезна. Начните чтение сегодня, чтобы развить фундаментальные навыки адаптации Large Language Models для пользовательских задач.