План на курса

Въведение във фината настройка

  • Какво е фина настройка?
  • Случаи на използване и ползи от фината настройка
  • Преглед на предварително обучени модели и трансферно обучение

Подготовка за фина настройка

  • Събиране и почистване на масиви от данни
  • Разбиране на специфичните за задачата изисквания за данни
  • Проучвателен анализ на данни и предварителна обработка

Техники за фина настройка

  • Трансфер на обучение и извличане на функции
  • Трансформатори за фина настройка с Hugging Face
  • Фина настройка за контролирани срещу неконтролирани задачи

Фина настройка Large Language Models (LLMs)

  • Адаптиране на LLM за NLP задачи (напр. класификация на текст, обобщение)
  • Обучение на LLM с персонализирани набори от данни
  • Контролиране на поведението на LLM с бързо инженерство

Оптимизация и оценка

  • Хиперпараметрична настройка
  • Оценка на производителността на модела
  • Справяне с прекомерното и недостатъчното оборудване

Усилия за фина настройка на мащаба

  • Фина настройка на разпределени системи
  • Използване на облачни решения за мащабируемост
  • Казуси: Мащабни проекти за фина настройка

Най-добри практики и предизвикателства

  • Най-добри практики за успех на фината настройка
  • Често срещани предизвикателства и отстраняване на неизправности
  • Етични съображения при фина настройка на AI модели

Теми за напреднали (по избор)

  • Мултимодални модели за фина настройка
  • Обучение с нулев и няколко изстрела
  • Проучване на техники за LoRA (адаптация от нисък ранг).

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основите на машинното обучение
  • Опит с Python програмиране
  • Запознаване с предварително обучени модели и техните приложения

Публика

  • Учени по данни
  • Инженери по машинно обучение
  • Изследователи на AI
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории