Fondamenti dei Grandi Modelli Linguistici: Fine-Tuning e RAG

I Grandi Modelli Linguistici stanno trasformando il modo in cui costruiamo applicazioni intelligenti, ma comprendere come personalizzarli e implementarli efficacemente richiede una solida comprensione dei concetti fondamentali. Questo corso basato su testo ti guida dai principi fondamentali dell'AI alle tecniche avanzate di ottimizzazione. Passerete da un apprendista curioso a un professionista capace di selezionare, mettere a punto e integrare modelli linguistici open-source. Studiando dettagliate analisi concettuali e implementazioni di codice, imparerete come adattare i modelli a specifici domini aziendali e controllare i loro output. Cosa imparerai: Comprendere l'architettura fondamentale dei modelli linguistici basati su transformer e come elaborano il testo; Applicare moderne tecniche di prompt engineering per guidare in modo affidabile gli output del modello; Effettuare il fine-tuning di modelli pre-addestrati utilizzando metodi efficienti in termini di parametri come LoRA e QLoRA; Configurare pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilizzando database vettoriali per fondare le risposte del modello; Valutare le prestazioni del modello e ottimizzare la velocità di inferenza per scenari di produzione. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i meccanismi di tokenizzazione, quindi procede progressivamente attraverso strategie pratiche di fine-tuning e moderne architetture RAG. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, appassionati di dati e principianti tecnici desiderosi di costruire con l'AI generativa; non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning, anche se una familiarità di base con Python è utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale dei modelli linguistici personalizzati.