LLM Inżynieria: Prompting, Fine-Tuning i RAG

Duże modele językowe (LLM) oferują ogromny potencjał, ale odblokowanie ich pełnej mocy wymaga specyficznych technik inżynierskich. Ten kurs zapewnia jasną, opartą na tekście ścieżkę do zrozumienia, jak skutecznie budować i optymalizować aplikacje LLM. Pod koniec tego kursu będziesz wyposażony w podstawową wiedzę i praktyczne umiejętności projektowania, opracowywania i udoskonalania solidnych rozwiązań opartych na LLM, wykraczających poza podstawowe interakcje, aby tworzyć bardziej niezawodne i dokładne systemy AI. Czego się nauczysz: * Zrozumienie podstawowych pojęć i architektury dużych modeli językowych. * Zastosuj skuteczne techniki szybkiej inżynierii, w tym zaawansowane wzorce dla złożonych zadań. * Skonfiguruj i oceń systemy Retrieval Augmented Generation (RAG), aby poprawić dokładność i kontekst LLM. * Ćwicz zasady precyzyjnego dostrajania LLM do specjalistycznych zastosowań. * Wdrożyć podstawowe strategie optymalizacji wydajności i wykorzystania zasobów LLM. * Opracuj podstawowe zrozumienie sposobu oceny wyników LLM i niezawodności systemu. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i pojęć LLM, a następnie przechodzi przez praktyczne zastosowania technik podpowiedzi, dostrajania, RAG i optymalizacji. Nauczysz się, czytając jasne wyjaśnienia i ćwicząc poprzez pisemne ćwiczenia i fragmenty kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących zainteresowanych budową dużych modeli językowych. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z inżynierią LLM lub zaawansowanymi koncepcjami AI, tylko podstawowe zrozumienie podstaw programowania. Rozpocznij swoją podróż, aby stać się biegłym w inżynierii LLM już dziś.