Ottimizzazione di Modelli Linguistici con Azure Databricks

I modelli linguistici generici sono potenti, ma per eccellere con i tuoi dati unici e casi d'uso specifici, l'ottimizzazione (fine-tuning) è essenziale. Questo corso ti guida passo dopo passo attraverso il processo di adattamento di modelli linguistici pre-addestrati su Azure Databricks, permettendoti di costruire applicazioni AI più accurate, contestualmente consapevoli e performanti. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti fondamentali dei modelli linguistici e il processo di ottimizzazione. * Preparare e gestire efficacemente i dataset per l'addestramento di modelli personalizzati su Databricks. * Configurare ed eseguire esperimenti di ottimizzazione utilizzando i notebook di Azure Databricks. * Valutare le prestazioni dei modelli ottimizzati e iterare sulle strategie di addestramento. * Applicare tecniche di prompt engineering di base per massimizzare l'utilità dei modelli ottimizzati. * Esplorare come i modelli ottimizzati si integrano nelle moderne architetture AI come i sistemi Retrieval Augmented Generation (RAG). Partendo dalle conoscenze fondamentali, il corso progredisce attraverso la preparazione dei dati, l'addestramento del modello e la valutazione delle prestazioni, tutto all'interno del robusto ecosistema Databricks. Questo corso è progettato per principianti senza esperienza precedente nell'ottimizzazione di modelli linguistici o nell'uso di Azure Databricks per attività AI. Non sono richiesti prerequisiti. Inizia a costruire applicazioni più intelligenti oggi stesso.