Fine-Tuning Generative AI: LLMs and Diffusion Models (bằng tiếng Anh).

Các mô hình chuẩn được đào tạo trước là mạnh mẽ, nhưng thích nghi với các lĩnh vực kinh doanh cụ thể hoặc các nhiệm vụ sáng tạo đòi hỏi nghệ thuật điều chỉnh. Lớp học viết này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản và các phương pháp hiện đại được sử dụng để thích nghi với các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình lan truyền cho nhu cầu chính xác của bạn. Bằng cách đọc qua các giải thích cấu trúc và hướng dẫn mã từng bước của chúng tôi, bạn sẽ hiểu cách chuyển đổi từ yêu cầu cơ bản sang tùy chỉnh mô hình sâu. Bạn sẽ có được kỹ năng tối ưu hóa hiệu suất mô hình trong khi tiết kiệm chi phí tính toán bằng cách sử dụng các kỹ thuật hiệu quả tham số tiên tiến. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình lan truyền. - Apply parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods including LoRA and QLoRA để tối thiểu hóa các yêu cầu phần cứng. - Chuẩn bị và định dạng các tập dữ liệu chất lượng cao được cấu trúc đặc biệt cho huấn luyện mô hình. - Cấu hình siêu tham số huấn luyện để cân bằng sáng tạo và chính xác mô hình. - Đánh giá hiệu suất của các mô hình tinh chỉnh sử dụng các chỉ số đánh giá hiện đại. - Tìm hiểu cách chỉnh sửa mô hình lan truyền cho việc tạo hình ảnh tùy chỉnh và thích nghi phong cách. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và sự khác biệt khái niệm giữa kỹ thuật nhanh và chỉnh sửa. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các hướng dẫn viết chi tiết về chuẩn bị tập dữ liệu, cấu hình huấn luyện và đánh giá mô hình. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển AI tham vọng, người đam mê dữ liệu và chuyên gia công nghệ muốn vượt qua các cuộc gọi API cơ bản. Không cần kinh nghiệm trước với việc huấn luyện mô hình, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với các khái niệm lập trình là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng đầy đủ của AI tạo ra tùy chỉnh.