لطفا در هنگام پرداخت ، فیلترشکن خود را خاموش نمایید.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
بهبود عملکرد LLM فراتر از تنظیم دقیق
Improving the Performance of Your LLM Beyond Fine Tuning
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
همه چیزهایی که یک کسب و کار برای تنظیم دقیق مدل LLM بر روی داده های خود و فراتر از آن نیاز دارد! اهمیت و مزایای بهبود عملکرد مدل LLM فراتر از روش های تنظیم دقیق سنتی را توضیح دهید. عدم تطابق و ناهماهنگی داده های خود را برای تنظیم دقیق مدل LLM خود کاهش دهید تکنیک های هرس مدل را شناسایی و به کار ببرید که می تواند پیچیدگی و اندازه مدل LLM شما را پس از تنظیم دقیق کاهش دهد. مدل LLM شما پس از تنظیم دقیق آن پیش نیازها: تجربه Python و PyTorch برای این دوره به شدت توصیه می شود.
در این دوره، چند تکنیک و روشی را بررسی خواهیم کرد که می تواند به شما در بهبود عملکرد مدل LLM خود فراتر از روش های تنظیم دقیق سنتی کمک کند. اگر یک رهبر تجاری یا توسعه دهنده ای هستید که به تنظیم دقیق مدل LLM خود علاقه مند هستید، باید این دوره را خریداری کنید. این تکنیکها و روشها میتوانند به شما کمک کنند تا با افزایش کیفیت و کمیت دادههایتان، کاهش عدم تطابق و ناسازگاری دادههایتان، کاهش پیچیدگی و اندازه مدل LLM و بهبود کارایی، بر برخی از محدودیتها و چالشهای تنظیم دقیق غلبه کنید. و سرعت مدل LLM شما.
موضوعات اصلی که در این دوره به آنها خواهیم پرداخت عبارتند از:
بخش 1: نحوه استفاده از تکنیک های افزایش داده برای افزایش کمیت و تنوع داده های خود برای تنظیم دقیق مدل LLM
بخش 2: نحوه استفاده از تکنیک های تطبیق دامنه برای کاهش عدم تطابق و ناسازگاری داده های خود برای تنظیم دقیق مدل LLM
بخش 3: نحوه استفاده از تکنیکهای هرس مدل برای کاهش پیچیدگی و اندازه مدل LLM پس از تنظیم دقیق آن
بخش 4: نحوه استفاده از تکنیکهای تقطیر مدل برای بهبود کارایی و سرعت مدل LLM پس از تنظیم دقیق آن
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
اهمیت و مزایای بهبود عملکرد مدل LLM خود را فراتر از روشهای تنظیم دقیق سنتی توضیح دهید
تکنیکهای تقویت دادهها را که میتوانند کمیت و تنوع دادههای شما را برای تنظیم دقیق مدل LLM افزایش دهند، شناسایی و به کار ببرید
تکنیکهای تطبیق دامنه را شناسایی و اعمال کنید که میتواند عدم تطابق و ناسازگاری دادههای شما را برای تنظیم دقیق مدل LLM کاهش دهد
تکنیکهای هرس مدل را که میتواند پیچیدگی و اندازه مدل LLM شما را پس از تنظیم دقیق آن کاهش دهد، شناسایی و به کار ببرید
تکنیکهای تقطیر مدل را که میتواند کارایی و سرعت مدل LLM شما را پس از تنظیم دقیق آن بهبود بخشد، شناسایی و به کار ببرید
این دوره برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری نحوه بهبود عملکرد مدل های LLM خود فراتر از روش های تنظیم دقیق سنتی است طراحی شده است. شما باید مقداری دانش اولیه از پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و برنامه نویسی پایتون داشته باشید.
امیدوارم که برای پیوستن به من در این دوره هیجان زده باشید.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
مقدمه
Introduction
تکنیک های افزایش داده برای افزایش کمیت و تنوع داده های شما
Data Augmentation Techniques to Increase the Quantity and Diversity of Your Data
بخش 1 سخنرانی 1
Section 1 Lecture 1
بخش 1 سخنرانی 2
Section 1 Lecture 2
نحوه استفاده از تکنیک های تطبیق دامنه برای کاهش عدم تطابق و ناسازگاری
How to use domain adaptation techniques to reduce mismatch and inconsistency
بخش 2 سخنرانی 1
Section 2 Lecture 1
بخش 2 سخنرانی 2
Section 2 Lecture 2
بخش 2 سخنرانی 3
Section 2 Lecture 3
تکنیک های هرس مدل
Model Pruning Techniques
بخش 3 سخنرانی 1
Section 3 Lecture 1
بخش 3 سخنرانی 2
Section 3 Lecture 2
بخش 3 سخنرانی 3
Section 3 Lecture 3
بخش 3 سخنرانی 4
Section 3 Lecture 4
بخش 3 سخنرانی 5
Section 3 Lecture 5
تکنیک های تقطیر مدل
Model Distillation Techniques
بخش 4 سخنرانی 1
Section 4 Lecture 1
بخش 4 سخنرانی 2
Section 4 Lecture 2
بخش 4 سخنرانی 3
Section 4 Lecture 3
بخش 4 سخنرانی 4
Section 4 Lecture 4
بخش 4 سخنرانی 5
Section 4 Lecture 5
ژانویه 2024 بهروزرسانی روشهای تنظیم دقیق
January 2024 Update To Fine Tuning Methods
ژانویه 2024 بهروزرسانی روشهای تنظیم دقیق
January 2024 Update To Fine Tuning Methods
بردارسازی پایگاه داده منبع باز ChromaDB برای مدل های RAG
ChromaDB Open Source Database Vectorization For RAG Models
ROPE Fine Tuning
ROPE Fine Tuning
چارچوب تنظیم دقیق LLMs خود پاداش
Self Rewarding LLMs Fine Tuning Framework
فوریه 2024 بهروزرسانی روشهای تنظیم دقیق
February 2024 Update To Fine Tuning Methods
نکات و ترفندهای تنظیم LORA
LORA Tuning Tips and Tricks
قطار خودکار
Auto Train
مارس 2024 بهروزرسانی روشهای تنظیم دقیق
March 2024 Update To Fine Tuning Methods
RAFT
RAFT
مربی خودکار GPT
GPT Auto Trainer
به روز رسانی سخنرانی ها در آوریل 2024
April 2024 Update Lectures
برای تنظیم دقیق و آموزش به چه مقدار داده نیاز دارید؟
How Much Data Do You Need For Fine Tuning and Training?
RAG Tuning در مقابل Fine Tuning
RAG Tuning vs Fine Tuning
می 2024 به روز رسانی سخنرانی ها
May 2024 Update Lectures
MoRa Fine Tuning
MoRa Fine Tuning
ژوئن 2024 به روز رسانی سخنرانی ها
June 2024 Update Lectures
GraphReader
GraphReader
به روز رسانی جولای 2024
July 2024 Update
جاسازی های چندوجهی جهانی
Universal Multimodal Embeddings
به روز رسانی های آگوست 2024
August 2024 Updates
زمان استفاده از داده های مصنوعی در مقابل واقعی
When To Use Synthetic Vs Real Data
مدلهای زبان فشرده از طریق هرس و تقطیر دانش
Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین است که به میلیونها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دورههای متنوع و کاربردی را فراهم میکند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینههای مختلف از فناوری اطلاعات و برنامهنویسی گرفته تا زبانهای خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه میدهد. با استفاده از یودمی، کاربران میتوانند به صورت انعطافپذیر و بهینه، مهارتهای جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگیهای برجسته یودمی، کیفیت بالای دورهها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد میدهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و میتوانند به بهترین شکل ممکن از آموزشها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرمهای آموزشی آنلاین، به افراد امکان میدهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارتهای مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.
نمایش نظرات