آموزش تکنیک‌های پیشرفته NLP: LoRA برای تنظیم دقیق Llama3 LLM

Advanced NLP Techniques: LoRA for Fine-Tuning Llama3 LLMs

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: از تنظیم دقیق LoRA با ترانسفورماتور HuggingFace استفاده کنید. آموزش Llama3 و مدل‌های زبان بزرگ با LoRA روی داده‌های خود تنظیم دقیق مدل Llama با LoRA اصول و علم پشت سازگاری با رتبه پایین را بیاموزید مدل‌های تنظیم دقیق با LoRA در پردازنده‌های گرافیکی مصرف‌کننده کوچک استفاده از کتابخانه‌های HuggingFace PEFT، TRL و Trainer برای آموزش پیش نیازها: دانش پایه PyThon دانش پایه یادگیری ماشین یک حساب Google Colab

تسلط بر تنظیمات دقیق LoRA در Llama 1.1B با مجموعه داده Guanaco Chat: آموزش در مورد پردازنده های گرافیکی مصرف کننده

پتانسیل سازگاری با رتبه پایین (LoRA) را برای تنظیم دقیق مدل هوش مصنوعی با دوره پیشگامانه Udemy آزاد کنید. این دوره که برای دانشمندان داده آینده‌اندیش، مهندسین یادگیری ماشین و مهندسین نرم‌افزار طراحی شده است، شما را از طریق فرآیند تنظیم دقیق LoRA که در مدل پیشرفته Llama 1.1B اعمال می‌شود، با استفاده از مجموعه داده‌های گفتگوی متنوع Guanaco راهنمایی می‌کند. رویکرد انقلابی LoRA امکان سفارشی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ را در پردازنده‌های گرافیکی درجه یک مصرف‌کننده، دموکراتیک کردن دسترسی به فناوری پیشرفته هوش مصنوعی با بهینه‌سازی استفاده از حافظه و کارایی محاسباتی فراهم می‌کند.

به عمق کاربرد عملی تنظیم دقیق LoRA در چارچوب HuggingFace Transformers بروید و از کتابخانه تنظیم دقیق پارامتر کارآمد آن در کنار مربی بصری HuggingFace بهره ببرید. این ترکیب نه تنها فرآیند تنظیم دقیق را ساده می کند، بلکه کارایی یادگیری و عملکرد مدل را در مجموعه داده ها به طور قابل توجهی افزایش می دهد.

آنچه خواهید آموخت:

مقدمه ای بر تنظیم دقیق LoRA: اصول سازگاری با رتبه پایین و نقش محوری آن در پیشبرد شخصی سازی و کارایی مدل هوش مصنوعی را درک کنید.
کار با Llama 1.1B و مجموعه داده Guanaco Chat: تعامل مستقیم با مدل Llama 1.1B و مجموعه داده چت Guanaco را تجربه کنید، و شما را برای استفاده در دنیای واقعی از تنظیم دقیق LoRA آماده می کند.
آموزش کارآمد در پردازنده‌های گرافیکی مصرف‌کننده: قابلیت تغییر شکل LoRA را برای تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ بر روی سخت‌افزار مصرف‌کننده، با تأکید بر ردپای حافظه کم و مزایای محاسباتی آن بررسی کنید.
ادغام با ترانسفورماتورهای HuggingFace: در استفاده از کتابخانه تنظیم دقیق پارامتر کارآمد HuggingFace و آموزشگر HuggingFace برای سازگاری ساده و موثر مدل تسلط پیدا کنید.
تجزیه و تحلیل روشنگرانه مقاله LoRA: به تحقیق اصلی LoRA بپردازید، روش‌شناسی، یافته‌ها و تأثیر آن بر حوزه NLP و فراتر از آن را تشریح کنید.
تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: عملکرد مدل تنظیم‌شده خود را ارزیابی و بهینه کنید، از معیارهایی برای سنجش موفقیت و استراتژی‌هایی برای بهبود بیشتر استفاده کنید. مدل را قبل و بعد از آموزش بفرستید تا تأثیر آموزش LoRA را بر خروجی واقعی ببینید.

مدل استفاده شده: TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T

مجموعه داده استفاده شده: guanaco-llama2-1k

این دوره برای چه کسانی است:

متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: مبتکرانی که به دنبال مهارت‌های پیشرفته در تنظیم دقیق مدل برای کارهای تخصصی NLP هستند.
دانشمندان داده: افراد حرفه ای با هدف استفاده از LoRA برای آموزش مدل موثر در مجموعه داده های منحصر به فرد.
علاقه مندان به فناوری: افراد مشتاق برای کشف اجرای تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی در پلتفرم های قابل دسترس.
محققان و دانشجویان دانشگاهی: دانش پژوهان و دانش آموزانی که مشتاق به تعمیق دانش خود در مورد روش های جدید تنظیم دقیق در تحقیقات هوش مصنوعی هستند.

پیش نیازها:

مهارت در پایتون: یک پایه محکم در برنامه نویسی پایتون برای تعامل موثر با مطالب دوره ضروری است.
آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و NLP: برای به حداکثر رساندن نتایج یادگیری، درک اولیه اصول یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی توصیه می شود.
تجربه با چارچوب‌های شبکه عصبی: مواجهه قبلی با چارچوب‌هایی مانند PyTorch که توسط کتابخانه HuggingFace Transformers استفاده می‌شود، تجربه یادگیری روان‌تری را تسهیل می‌کند.

آینده تنظیم مدل هوش مصنوعی را با دوره طراحی شده ماهرانه ما در آغوش بگیرید و سفری را برای تسلط بر تنظیم دقیق LoRA در Llama 1.1B با استفاده از مجموعه داده چت Guanaco آغاز کنید، همه اینها در عین استفاده از قدرت پردازنده های گرافیکی مصرف کننده و کارایی HuggingFace ترانسفورماتورها.

سرفصل ها و درس ها