LLM Mimarlık ve Yaratıcı AI için Veri Hazırlama

Büyük dil modelleri teknolojik manzarayı yeniden şekillendiriyor, ancak başarılarının sırrı iç tasarımları ve tükettikleri verilerin kalitesinde yatıyor.Bu kurs, bu karmaşık sistemlerin nasıl inşa edildiğini ve bilgiyi yapay zeka işleme için nasıl hazırlayacağını anlamak isteyen herkese net, metin tabanlı bir yol sağlar. Temel kavramlardan, günümüzde kullanılan en gelişmiş modellerin arkasındaki pratik mantığa geçeceksiniz. Bu dersin sonunda, üretken yapay zekayı tanımlayan mimari seçimler ve bunları işlevsel kılan veri boru hatları hakkında sağlam bir kavrama sahip olacaksınız.Modellerin paternleri nasıl öğrendiğini ve verilerin eğitim veya ince ayar için hazır olmasını sağlamak için gerekli adımları açıklayabileceksiniz. Ne öğreneceksin: - Temel sinirsel ağlardan modern transformatör tabanlı mimarilere doğru evrimi anlamak. - Kendine dikkat etme mekanizmasını öğren ve modellerin nasıl insan gibi metinler oluşturduğunu öğren. - Büyük ölçekli veri kümeleri için veri temizleme, normalizasyon ve simgeselleştirme tekniklerini uygulama. - Vektör veritabanlarının ve mevcut yapay zeka çalışma akışlarında geri alma-arttırılmış neslin (RAG) rolünü keşfedin. - GAN, RNN ve difüzyon modelleri de dahil olmak üzere çeşitli model türleri arasında fark yaratın. - Daha iyi kontrol etmek ve model çıkışlarını iyileştirmek için hızlı mühendislik temellerini uygulayın. Kurs, modern model tasarım ve veri hazırlama stratejilerinin ayrıntıları içine girmeden önce yapay zeka terminolojisi ve dizi modelleme tarihine ayrıntılı bir girişle başlar.Bu yapısal yaklaşım, bu sistemlerin gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulandığını keşfetmeden önce güçlü bir teorik temel oluşturmanızı sağlar. Bu kurs, yeni başlayanlar, veri meraklıları ve alanda önceden tecrübe sahibi olmaksızın üretken yapay zekanın iç işleyişini anlamak isteyen umut verici mühendisler için tasarlanmıştır. Yaratıcı yapay zeka mimarisinin temel bilgilerini bugün oluşturmaya başlayın.