Тонкая настройка трансформаторов и LLM: от BERT до LLaMA

Современная обработка естественного языка основана на моделях Transformer, но понимание того, как адаптировать эти массивные модели к вашим собственным пользовательским данным, может показаться невероятным. Этот текстовый курс развеет мифы об архитектуре и практическом применении больших языковых моделей (LLM), не требуя предварительного опыта в области машинного обучения. Вы пройдете путь от понимания основных концепций Transformer до уверенной настройки и оптимизации моделей, таких как BERT, Phi-2 и LLaMA. Благодаря четким письменным объяснениям и всеобъемлющим обзорам кода вы узнаете, как готовить пользовательские наборы данных, запускать обучающие конвейеры и сжимать модели для развертывания в реальном мире. Что вы узнаете: - Понять основополагающую архитектуру трансформаторов, включая самовнимание, кодеры и декодеры. - Настройка и загрузка предварительно обученных моделей и наборов данных с использованием библиотеки Hugging Face. - Тонкая настройка вариантов BERT для пользовательских задач классификации текста с использованием структурированных обзоров кода. - Применение методов параметрической эффективной точной настройки (ПЭТН), таких как LoRA, для адаптации крупных моделей с минимальными расчетами. - Внедрение метода дистилляции знаний для сжатия более крупных моделей в легкие, быстрые альтернативы, такие как DistilBERT. - Оценка производительности модели и качества генерации текста с использованием стандартных современных метрик НЛП. Курс начинается с основных терминов, архитектурных основ и основ Hugging Face. Затем вы пройдете структурированные текстовые уроки, которые проведут вас через практические рабочие процессы тонкой настройки, стратегии оптимизации и методы сжатия модели. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков NLP, инженеров программного обеспечения и технических энтузиастов, которые хотят получить солидное, удобное для новичков введение в настройку LLM. Не требуется предыдущий опыт глубокого обучения, хотя полезно знакомство с Python. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал пользовательских языковых моделей для ваших проектов.