Als jemand, der bisher nur vortrainierte Modelle über APIs genutzt hat, war dieser Kurs ein guter Einstieg ins eigentliche Fine-Tuning. Die ersten Lektionen zeigen sehr praxisnah, wie man einen eigenen Datensatz aus Domänendaten aufbaut und für Instruction Tuning formatiert, was ich vorher komplett unterschätzt hatte. Danach geht es Schritt für Schritt durch den eigentlichen Trainingsprozess, mit klaren Erklärungen zu den wichtigsten Parametern. Etwas mehr hätte ich mir bei der Fehlerbehebung gewünscht, wenn das Training nicht wie erwartet läuft, das wird nur kurz gestreift. Trotzdem bin ich jetzt in der Lage, ein kleines Modell auf firmeninternen Daten selbst zu trainieren.
Alan Verileri Üzerinde LLM Fine-Tuning'e Giriş
Özel veri kümeleri hazırlamak ve Large Language Models'ı özel alanınıza uyarlamak için instruction fine-tuning uygulamak üzerine başlangıç dostu bir rehber.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Large Language Models modern uygulamaların merkezi haline geldikçe, onları uzmanlaşmış görevlere uyarlama yeteneği oldukça aranan bir beceri haline geliyor. Genel modeller güçlüdür, ancak genellikle niş endüstri alanları için gereken özel bağlamdan yoksundurlar. Bu kurs, temel kavramlardan ve terminolojiden başlayarak LLM fine-tuning konusunda yazılı, adım adım bir temel sağlar. Bir temel modeli alıp veri kümesi hazırlama ve instruction tuning'e odaklanarak özel alan verilerini kullanarak nasıl uyarlayacağınızı keşfedeceksiniz. Pratik örnekleri ve kod parçacıklarını okuyarak, bir LLM'in uzmanlaşmış talimatları izlemesini sağlamak için gereken uçtan uca boru hattını anlayacaksınız.
Neler öğreneceksiniz:
- Temel LLM terminolojisini ve pre-training ile fine-tuning arasındaki farkı anlayın.
- Modern konuşma formatlarını kullanarak instruction tuning için özel alan veri kümeleri hazırlayın ve formatlayın.
- Hesaplama maliyetlerinin nasıl düşürüldüğünü anlamak için LoRA gibi modern Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) kavramlarını uygulayın.
- Güncel endüstri kurallarını kullanarak eğitim boru hatlarını yapılandırın.
- Fine-tuned modellerin doğru, alana özgü yanıtlar ürettiğinden emin olmak için onları değerlendirin.
Müfredat, temel AI kavramlarından veri formatlama, eğitim betiklerini yapılandırma ve sonuçları değerlendirme gibi pratik adımlara doğru ilerler. Bu kavramların gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulandığını gösteren ayrıntılı açıklamaları okuyacak ve kod parçacıklarını analiz edeceksiniz. Bu kurs yeni başlayanlar, ML mühendisi adayları ve AI alanına geçiş yapmak isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Model eğitimi konusunda önceden deneyim gerekmez, ancak temel programlama okuryazarlığı faydalıdır. Large Language Models'ı özel görevler için uyarlama konusundaki temel becerilerinizi geliştirmek için bugün okumaya başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 54 dk pratik içerik
Yorumlar (18)
Justo lo que necesitaba para dar el salto de usar modelos preentrenados a entrenar uno con mis propios datos. Explican de forma muy clara cómo limpiar y estructurar un dataset de dominio específico antes de tocar cualquier código de entrenamiento. El instructor va paso a paso y no da por hecho que ya sabes de machine learning, lo cual se agradece muchísimo siendo principiante en esto.
Clear, step-by-step walkthrough of preparing a custom dataset and running instruction tuning, perfect if you've never fine-tuned a model before.
Penerangan fine-tuning yang sangat mudah difahami.
Muito bom para quem está começando com fine-tuning, só senti falta de mais exemplos na parte de avaliação do modelo depois do treino.
Ero completamente a digiuno di fine-tuning e questo corso mi ha dato le basi giuste senza sommergermi di teoria inutile. La parte sulla pulizia e formattazione del dataset per l'instruction tuning è spiegata benissimo, con esempi concreti che si possono replicare subito. Avrei solo apprezzato qualche esercizio in più verso la fine, dove il ritmo accelera un po' troppo.
Buena introducción, algo básica en partes.
Corso ben strutturato per chi si avvicina per la prima volta al fine-tuning su dati di dominio specifico. Mi è piaciuto molto come spiegano la preparazione del dataset personalizzato prima ancora di parlare di training vero e proprio, con esempi pratici facili da seguire. L'unico neo è che la parte finale sulla valutazione del modello addestrato è un po' troppo rapida rispetto al resto.
O curso explica bem como preparar dados personalizados para instruction tuning, embora a parte final sobre avaliação do modelo pudesse ser mais detalhada.
커스텀 데이터셋 준비부터 인스트럭션 튜닝까지 순서대로 배울 수 있어서 처음 시작하는 사람한테 딱이었어요.
คอร์สนี้อธิบายเรื่องการเตรียมชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนก่อนทำ fine-tuning ได้เข้าใจง่ายมากสำหรับมือใหม่ ไม่รีบเกินไปและมีตัวอย่างประกอบตลอด แต่ส่วนที่พูดถึงการประเมินผลโมเดลหลังเทรนยังรู้สึกว่าสั้นไปนิดหนึ่ง อยากให้ลงรายละเอียดมากกว่านี้
Introdução muito clara ao fine-tuning de LLMs.
Llevaba tiempo queriendo entender el instruction tuning sin perderme en jerga técnica y este curso lo logra. Me gustó especialmente cómo muestran ejemplos reales de cómo transformar datos crudos en el formato que espera el modelo durante el entrenamiento. El ritmo es tranquilo pero nunca aburrido, ideal si vienes sin experiencia previa en fine-tuning.
도메인 데이터로 LLM을 파인튜닝하는 전체 흐름을 처음부터 끝까지 따라갈 수 있게 잘 짜여 있어요. 특히 커스텀 데이터셋을 정리하고 인스트럭션 형식으로 바꾸는 과정을 실제 예제로 보여줘서 이해가 훨씬 빨랐습니다. 초보자도 무리 없이 따라갈 수 있는 난이도라 만족스러웠어요.
Penjelasan menyiapkan dataset dan instruction fine-tuning mudah diikuti; cocok untuk pemula meski contohnya bisa lebih banyak.
Je cherchais un point de départ simple pour comprendre le fine-tuning de LLM sur des données spécifiques à un domaine, et ce cours répond exactement à ce besoin. Les premières sections expliquent bien comment préparer et nettoyer un jeu de données personnalisé avant même de parler d'entraînement, ce qui m'a évité pas mal d'erreurs de débutant. L'instructeur passe ensuite à l'instruction tuning avec des exemples concrets, étape par étape, sans supposer qu'on a déjà une expérience poussée en machine learning. Le seul bémol, c'est que la partie sur l'évaluation du modèle fine-tuné après entraînement reste assez rapide et j'aurais aimé plus de détails là-dessus. Dans l'ensemble, c'est une excellente introduction pour quelqu'un qui veut passer de la théorie à un premier fine-tuning fonctionnel.
Buen curso introductorio, ritmo algo desigual.
Explican de manera clarísima cómo pasar de datos crudos a un dataset listo para instruction tuning, ideal si es tu primer contacto con fine-tuning.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
LLM Optimizasyonu Temelleri: Sıkıştırma ve Fine-Tuning
Sertifika
Uygulama
SR 50.00
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
LoRA ve QLoRA ile LLM Fine-Tuning'e Giriş
Sertifika
Uygulama
SR 50.00
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
Ana madde: Türk Dil Kurumu Sözlükleri Sözlükler
Sertifika
Uygulama
SR 50.00
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
LLM İnce Ayarına Başlangıç Kılavuzu
Sertifika
Uygulama
SR 50.00
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim