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.
Giới thiệu về Fine-Tuning LLM trên Dữ liệu Chuyên ngành
Hướng dẫn thân thiện với người mới bắt đầu về cách chuẩn bị tập dữ liệu tùy chỉnh và áp dụng instruction fine-tuning để điều chỉnh Large Language Models cho lĩnh vực cụ thể của bạn.
-
💬
Giảng viên AI
Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc. -
🕐
Bắt đầu bất cứ lúc nào
Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào. -
🌐
Bằng tiếng Việt
Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.
Về khóa học này
Khi Large Language Models trở thành trung tâm của các ứng dụng hiện đại, khả năng điều chỉnh chúng cho các tác vụ chuyên biệt là một kỹ năng rất được săn đón. Các mô hình tổng quát rất mạnh mẽ, nhưng chúng thường thiếu ngữ cảnh cụ thể cần thiết cho các lĩnh vực công nghiệp ngách. Khóa học này cung cấp nền tảng từng bước bằng văn bản về fine-tuning LLM, bắt đầu từ các khái niệm và thuật ngữ cơ bản. Bạn sẽ khám phá cách lấy một mô hình cơ sở và điều chỉnh nó bằng dữ liệu chuyên ngành tùy chỉnh, tập trung vào việc chuẩn bị tập dữ liệu và instruction tuning. Bằng cách đọc qua các ví dụ thực tế và đoạn mã, bạn sẽ hiểu quy trình từ đầu đến cuối cần thiết để khiến một LLM tuân theo các hướng dẫn chuyên biệt.
What you will learn:
- Understand core LLM terminology and the difference between pre-training and fine-tuning.
- Prepare and format custom domain datasets for instruction tuning using modern conversational formats.
- Apply modern Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) concepts like LoRA to understand how computational costs are reduced.
- Configure training pipelines using current industry conventions.
- Evaluate fine-tuned models to ensure they generate accurate, domain-specific responses.
Chương trình học đi từ các khái niệm AI nền tảng đến các bước thực hành định dạng dữ liệu, cấu hình kịch bản huấn luyện và đánh giá kết quả. Bạn sẽ đọc qua các giải thích chi tiết và phân tích các đoạn mã minh họa cách các khái niệm này được triển khai trong các tình huống thực tế. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các kỹ sư ML đầy tham vọng và các nhà phát triển đang muốn chuyển sang lĩnh vực AI. Không yêu cầu kinh nghiệm huấn luyện mô hình trước đó, mặc dù kiến thức lập trình cơ bản sẽ có ích. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng các kỹ năng nền tảng trong việc điều chỉnh Large Language Models cho các tác vụ tùy chỉnh.
Bạn sẽ nhận được
-
📜
Chứng chỉ hoàn thành
Thêm vào hồ sơ LinkedIn -
💬
Gia sư AI cá nhân
Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào. -
🎧
Bao gồm phiên bản âm thanh
Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình -
♾️
Truy cập trọn đời
Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn -
📱
Điện thoại hoặc máy tính
Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị -
💸
Hoàn tiền 14 ngày
Không cần lý do -
⚡
Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
2 giờ 54 phút nội dung thực hành
Đánh giá (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.
Học viên cũng học
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Cơ bản về Tối ưu hóa LLM: Nén và Fine-Tuning
Chứng chỉ
Thực hành
₪45.00
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Giới thiệu về Fine-Tuning LLM với LoRA và QLoRA
Chứng chỉ
Thực hành
₪45.00
→
🏆 Phổ biến nhất
🎓 Có chứng chỉ
Nền tảng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn: Từ Transformer đến tinh chỉnh
Chứng chỉ
Thực hành
₪45.00
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Hướng dẫn Cơ bản về Tinh chỉnh LLM
Chứng chỉ
Thực hành
₪45.00
→
Câu hỏi thường gặp
Tôi cần gì để học khóa này? +
Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.
Tôi thanh toán bằng cách nào? +
Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.
Tôi có thể được hoàn tiền không? +
Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.
Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +
Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.
Tôi có nhận được chứng chỉ không? +
Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.
Dành cho người học trong
Công nghệ
Thiết kế
Tài chính
Marketing
Y tế
Giáo dục
Khách sạn-Dịch vụ
Sản xuất