Introduktion till stora språkliga modeller (LLMs) Träningskurs

Införandet

• Vad är Large Language Models (LLMs)?
• LLM:er jämfört med traditionella NLP-modeller
• Översikt över LLM: s funktioner och arkitektur
• Utmaningar och begränsningar med LLM

Förstå LLM:er

• Livscykeln för en LLM
• Hur LLM:er fungerar
• Huvudkomponenterna i en LLM: kodare, avkodare, uppmärksamhet, inbäddningar, etc.

Komma igång

• Konfigurera utvecklingsmiljön
• Installera en LLM som ett utvecklingsverktyg, t.ex. Google Colab, Hugging Face

Arbeta med LLM:er

• Utforska tillgängliga LLM-alternativ
• Skapa och använda en LLM
• Finjustera en LLM på en anpassad datauppsättning

Sammanfattning av text

• Förstå uppgiften med textsammanfattning och dess tillämpningar
• Använda en LLM för extraktiv och abstrakt textsammanfattning
• Utvärdera kvaliteten på de genererade sammanfattningarna med hjälp av mätvärden som ROUGE, BLEU osv.

Svar på frågor

• Förstå uppgiften att svara på frågor och dess tillämpningar
• Använda en LLM för att svara på frågor med öppen domän och sluten domän
• Utvärdera noggrannheten i de genererade svaren med hjälp av mätvärden som F1, EM, etc.

Generering av text

• Förstå uppgiften med textgenerering och dess tillämpningar
• Använda en LLM för villkorlig och ovillkorlig textgenerering
• Styra stilen, tonen och innehållet i de genererade texterna med hjälp av parametrar som temperatur, top-k, top-p, etc.

Integrera LLM:er med andra ramverk och plattformar

• Använda LLM:er med PyTorch eller TensorFlow
• Använda LLM:er med Flask eller Streamlit
• Använda LLM:er med Google Cloud eller AWS

Felsökning

• Förstå de vanliga felen och buggarna i LLM:er
• Använda TensorBoard för att övervaka och visualisera träningsprocessen
• Använda PyTorch Lightning för att förenkla träningskoden och förbättra prestationen
• Använda Hugging Face datauppsättningar för att ladda och förbearbeta data

Sammanfattning och nästa steg