Chia Sẻ Khóa Học LLM Application Engineering & Development Certification [Khóa 5893 A]
Thiết kế và phát triển các ứng dụng LLM.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Build các GenAI workflow bằng LangChain, chains, agent, memory và các LLM như Flan-T5 và Falcon-7B.
- ✓ Fine-tune các LLM với PEFT, RLHF và hyperparameter tuning cho các ứng dụng GenAI thực tế.
- ✓ Process unstructured data bằng loaders, text splitters, embeddings và các công cụ semantic search.
- ✓ Evaluate model output bằng các các benchmark như ROUGE, GLUE và BIG-bench để có hiệu suất đáng tin cậy.
Những kỹ năng bạn sẽ đạt được:
- ✓ Unstructured Data.
- ✓ Artificial Intelligence.
- ✓ Tensorflow.
- ✓ Agentic system.
- ✓ Semantic Web.
- ✓ ChatGPT.
- ✓ Benchmarking.
- ✓ Generative AI Agents.
- ✓ Generative AI.
- ✓ PyTorch (Machine Learning Library).
- ✓ Supervised Learning.
- ✓ Natural Language Processing.
Chuyên ngành này cung cấp một hành trình thực tế về xây dựng và triển khai các ứng dụng được hỗ trợ bởi các Large Language Model (LLM) và LangChain. Học cách thiết kế các GenAI workflow bằng kiến trúc của LangChain - bao gồm chains, memory, agents và prompts, và tích hợp các mô hình tiên tiến như Flan-T5 XXL và Falcon-7B. Xử lý dữ liệu phi cấu trúc, triển khai embeddings và enable semantic retrieval cho các ứng dụng thông minh. Fine-tune các LLM bằng các kỹ thuật như PEFT và RLHF, và đánh giá hiệu suất bằng các benchmark như ROUGE, GLUE và BIG-bench để đảm bảo độ tin cậy của mô hình.
Đến cuối chương trình này, bạn sẽ có thể:
- ✓ Design các LLM Workflow: Xây dựng các ứng dụng GenAI có khả năng mở rộng bằng LangChain với memory và các agent module.
- ✓ Process & Retrieve Data: Sử dụng loaders, vector stores và embeddings cho semantic search.
- ✓ Fine-Tune & Customize Model: Áp dụng PEFT, RLHF và cấu trúc tập dữ liệu để tối ưu hóa.
- ✓ Evaluate & Scale Application: Sử dụng các standard benchmark và triển khai các công cụ LLM cấp ngành.
Lý tưởng cho các developer, data scientist và những người đam mê GenAI đang xây dựng các ứng dụng LLM tiên tiến, thực tế.
Project ứng dụng học tập:
Tổng quan về Project: Arxiv Paper Summarizer sử dụng LangChain.
Trong dự án này, bạn sẽ tạo một công cụ tóm tắt có thể tải xuống một bài nghiên cứu từ Arxiv, trích xuất nội dung và tạo bản tóm tắt bằng LangChain. Bắt đầu với các library import thiết yếu, bạn sẽ download PDF của bài nghiên cứu, extract full text và đếm số token để đảm bảo tính tương thích với các mô hình ngôn ngữ. Cuối cùng, bạn sẽ sử dụng LangChain để tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn và mạch lạc. Project này xây dựng các kỹ năng thực hành về PDF handling, text extraction, token analysis và áp dụng các mô hình ngôn ngữ, lý tưởng cho những người học quan tâm đến việc tự động hóa các research workflow hoặc tóm tắt nội dung học thuật một cách hiệu quả.
Chuyên ngành này bao gồm 4 khóa học:
1. Khóa học LangChain & Workflow Design:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu kiến trúc LangChain và các core component của nó như chains, memory và prompts.
- ✓ Build & deploy các GenAI workflow bằng LangChain và các LLM nâng cao.
- ✓ Tích hợp LangChain với các mô hình như Flan T5 XXL của Hugging Face.
- ✓ Áp dụng LangChain vào các trường hợp sử dụng thực tế với trọng tâm là khả năng mở rộng và bảo mật.
2. Khóa Học LangChain cho LLM Application Development:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Sử dụng LangChain document loaders, text splitters và parsers để xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
- ✓ Triển khai embeddings và vector stores để enable semantic search & retrieval.
- ✓ Xây dựng các workflow nâng cao với các LangChain chain như Sequential và Map Reduce.
- ✓ Tạo các ứng dụng động, có nhận thức ngữ cảnh bằng cách sử dụng memory & agent components.
3. LLM Fine-Tuning & Customization Training:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Fine-tune các LLM bằng các kỹ thuật supervised learning, PEFT và RLHF.
- ✓ Chuẩn bị và cấu trúc các tập dữ liệu để training model hiệu quả.
- ✓ Tối ưu hóa độ chính xác của mô hình với hyperparameter tuning & bias checks.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng GenAI thực tế với các fine-tuned model như Falcon-7B và DALL·E.
4. LLM Benchmarking & Evaluation Training:
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Phân tích các năng lực cốt lõi của LLM: Làm chủ summarization, translation và content generation.
- ✓ Xây dựng các ứng dụng GenAI: Tạo các chatbot và sentiment analysis tool với LangChain.
- ✓ Đánh giá hiệu suất LLM: Sử dụng các benchmark như ROUGE, GLUE và BIG-bench.
- ✓ Áp dụng các trường hợp sử dụng trong thế giới thực: Hiểu các ứng dụng công nghiệp và hạn chế của LLM.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU