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लैंग्वेज मॉडल्स की फाइन-ट्यूनिंग

कस्टम डेटासेट पर पहले से प्रशिक्षित लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करना सीखकर प्रॉम्प्टिंग से आगे बढ़ें। प्रदर्शन और सटीकता में सुधार के लिए GPT, Llama और BERT जैसे मॉडल्स को विशिष्ट डोमेन और कार्यों के लिए अनुकूलित करें।

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2. भाषा के प्रयोग के आधार :- भाषा के प्रयोग के आधार निम्नलिखित हैं।

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कुशल LLM अनुकूलन: फाइन-ट्यूनिंग, LoRA, और RAG

लार्ज लैंग्वेज मॉडल के साथ रैपिड एप्लीकेशन डेवलपमेंट

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व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए जनरेटिव एआई और लार्ज लैंग्वेज मॉडल

एप्लाइड ट्रांसफॉर्मर: भाषा मॉडल को डीबग करना और डिप्लॉय करना

LLM पोस्ट-ट्रेनिंग: फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के मूल सिद्धांत

शुरुआती लोगों के लिए जनरेटिव AI और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs)

ChromaDB के साथ बड़े भाषा मॉडल में संदर्भ जोड़ना

SGLang के साथ कुशल LLM इन्फेरेंस और जनरेशन

GRPO के साथ LLMs को फाइन-ट्यून करना: बेहतर तर्क के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग

LLM एप्लिकेशन की सटीकता में सुधार: मूल्यांकन और प्रॉम्प्ट ट्यूनिंग

निजी डेटा के साथ LLMs के लिए फेडरेटेड फाइन-ट्यूनिंग

शुरुआत से बड़े भाषा मॉडल को प्रीट्रेन करना