Chia Sẻ Khóa Học Làm Chủ Và Build Các Large Language Model [Khóa 5890 A]
Cách tốt nhất để hiểu về LLM là tự mình xây dựng nó. Khóa học này sẽ mang đến cho bạn sức mạnh đó.
Trong khóa học video trực tiếp hấp dẫn này, Tác giả là một AI researcher kỳ cựu sẽ hướng dẫn bạn từng bước về cách thức hoạt động bên trong của một mô hình ngôn ngữ lớn. Bạn sẽ được xem và nghe hướng dẫn từng bước của project LLM mà bạn xây dựng trong cuốn sách bán chạy nhất của ông, Build a Large Language Model (From Scratch).
Trong video trực tiếp này, bạn sẽ khám phá cách:
- ✓ Plan và code tất cả các phần của một LLM.
- ✓ Chuẩn bị một dataset phù hợp cho LLM training.
- ✓ Fine-tune các LLM cho text classification và với dữ liệu của riêng bạn.
- ✓ Sử dụng human feedback để đảm bảo LLM của bạn tuân theo hướng dẫn.
- ✓ Load pretrained weights vào một LLM.
Khóa học trực tiếp này là định hướng hoàn hảo về LLM dành cho các software engineer sẵn sàng dẫn dắt các sáng kiến AI, hoặc các data scientist và ML researcher muốn xây dựng hoặc điều chỉnh các LLM của riêng mình.
Khóa học độc đáo này cũng bao gồm sáu video tiền đề thiết yếu do chuyên gia AI, tác giả của cuốn sách: Hướng dẫn đơn giản về Retrieval Augmented Generation. Ông cung cấp một review sâu sắc về mọi thứ, từ các tính năng Python bạn cần để làm việc trên LLM đến các hoạt động PyTorch nâng cao, đảm bảo bạn có thể thành công bất kể điểm xuất phát của bạn là gì.
Điều kiện tiên quyết:
- ✓ Chúng tôi đã thêm sáu video tiền đề thiết yếu bao gồm mọi thứ từ kiến thức cơ bản về Python đến các thao tác nâng cao của PyTorch, đảm bảo bạn có thể thành công bất kể điểm xuất phát của bạn là gì.
- ✓ Thiết lập môi trường Python - Hoàn thiện môi trường phát triển của bạn ngay từ ngày đầu tiên.
- ✓ Nền tảng về Python - Nắm vững vòng lặp, điều kiện, biến, hàm, phương thức và lớp.
- ✓ Vector Mathematics - Xây dựng sự hiểu biết trực quan về toán học đằng sau AI.
- ✓ PyTorch Essentials - Từ tensor cơ bản đến các phép toán nâng cao.
- ✓ Neural Network Foundations - Tích vô hướng, phép nhân ma trận và hàm kích hoạt.
- ✓ Deep Learning Building Blocks - Linear layers, loss functions, backpropagation, and gradient calculation.
Mục lục:
- ✓ 1. CHƯƠNG 1 - HIỂU VỀ CÁC LARGE LANGUAGE MODEL.
- ✓ 2. CHƯƠNG 2 - LÀM VIỆC VỚI TEXT DATA.
- ✓ 3. CHƯƠNG 3 - CODING ATTENTION MECHANISMS.
- ✓ 4. CHƯƠNG 4 - TRIỂN KHAI MỘT GPT MODEL TỪ ĐẦU ĐỂ GENERATE TEXT.
- ✓ 5. CHƯƠNG 5 - PRETRAINING TRÊN UNLABELED DATA.
- ✓ 6. CHƯƠNG 6 - FINE-TUNING CHO CLASSIFICATION.
- ✓ 7. CHƯƠNG 7 - FINE-TUNING ĐỂ FOLLOW INSTRUCTION.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU