Введение в дообучение (Fine-Tuning) LLM с помощью LoRA и QLoRA

Большие языковые модели мощны сами по себе, но они по-настоящему раскрываются, когда их настраивают под конкретные задачи и предметные области. Если вы хотите эффективно обучить модель с открытым исходным кодом на своих данных, вам необходимо освоить эффективное по параметрам дообучение (parameter-efficient fine-tuning). Этот курс проведет вас через процесс адаптации базовых LLM с открытым исходным кодом под ваши уникальные сценарии использования. Вы изучите основную теорию настройки моделей и разберете практические примеры кода для применения методов LoRA и QLoRA, превращая универсальные модели в узкоспециализированные инструменты. Чему вы научитесь: - Понимать основополагающие концепции больших языковых моделей и эффективного по параметрам дообучения (PEFT). - Подготавливать, очищать и форматировать пользовательские текстовые наборы данных для эффективного обучения моделей. - Применять методы LoRA и QLoRA для эффективного дообучения моделей на стандартном оборудовании. - Настраивать современные виртуальные среды Python и управлять зависимостями для AI-проектов. - Оценивать производительность дообученных моделей, используя базовый промпт-инжиниринг и методы систематического тестирования. - Сохранять, экспортировать и запускать свои настроенные модели с открытым исходным кодом локально. Курс начинается с основной терминологии AI, определения того, как нейронные сети обрабатывают текст, а затем переходит к практическим упражнениям по написанию кода. Вы будете шаг за шагом продвигаться от подготовки набора данных до оценки модели, формируя четкое понимание современного процесса дообучения с помощью понятных инструкций и примеров кода. Этот курс предназначен для начинающих и будущих разработчиков; предварительный опыт в машинном обучении не требуется, хотя базовое знакомство с чтением кода на Python будет полезным. Начните свой путь в кастомизации AI и научитесь дообучать свою первую LLM уже сегодня.