LLM Mühendisliği: Prompting, Fine-Tuning ve RAG

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) muazzam bir potansiyel sunar, ancak tam güçlerini ortaya çıkarmak özel mühendislik teknikleri gerektirir. Bu kurs, LLM uygulamalarını etkili bir şekilde oluşturmayı ve optimize etmeyi anlamak için açık, metin tabanlı bir yol sunar. Bu kursun sonunda, temel etkileşimlerin ötesine geçerek daha güvenilir ve doğru yapay zeka sistemleri oluşturmak için sağlam LLM destekli çözümler tasarlama, geliştirme ve iyileştirme konusunda temel bilgi ve pratik becerilerle donatılmış olacaksınız. Öğrenecekleriniz: * Büyük Dil Modellerinin temel kavramlarını ve mimarisini anlayın. * Karmaşık görevler için gelişmiş kalıplar dahil olmak üzere etkili prompt mühendisliği tekniklerini uygulayın. * LLM doğruluğunu ve bağlamını iyileştirmek için Retrieval Augmented Generation (RAG) sistemlerini yapılandırın ve değerlendirin. * Özel uygulamalar için LLM'leri ince ayar yapma prensiplerini uygulayın. * LLM performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek için temel stratejiler uygulayın. * LLM çıktılarını ve sistem güvenilirliğini değerlendirme konusunda temel bir anlayış geliştirin. Kurs, temel LLM terminolojisi ve kavramlarıyla başlar, ardından prompting, fine-tuning, RAG ve optimizasyon tekniklerinin pratik uygulamalarına geçer. Açık açıklamalar okuyarak ve yazılı alıştırmalar ve kod parçacıkları aracılığıyla pratik yaparak öğreneceksiniz. Bu kurs, Büyük Dil Modelleri ile oluşturmaya ilgi duyan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. LLM mühendisliği veya gelişmiş yapay zeka kavramları konusunda önceden deneyim gerekmez, yalnızca programlama temelleri hakkında temel bir anlayış yeterlidir. LLM mühendisliğinde yetkin olma yolculuğunuza bugün başlayın.