|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/llm-part-1-llama-2-fine-tuning/
课程评论：没有评论
课程名称： 모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기 课程概述：本课程旨在让学习者掌握大规模语言模型（LLM）的基础概念，以及如何对高性能的Llama 2模型进行Fine-Tuning，以适应个人希望使用的数据集。适合以下人员参加：想学习大规模语言模型的概念和应用的人，想在自己的数据集上进行最新LLM的Fine-Tuning的人。 常见问题解答： 问：什么是LLM（大规模语言模型）？ 答：LLM是“Large Language Model”的缩写，指的是在大规模数据集上训练的人工智能语言模型。这些模型广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，能够执行文本生成、分类、翻译、问答、情感分析等多项任务。一般来说，LLM包含数百万个以上的参数，使得模型能够学习各种语言模式和结构，从而生成相当精细和自然的文本。例如，OpenAI开发的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列就是代表性的LLM。此类模型通过训练海量的网页、书籍、论文和文章等文本数据，能够在不同的自然语言处理任务中应用。LLM目前在许多商业应用中被广泛使用，诸如聊天机器人、搜索引擎、自动翻译服务和内容推荐等多个领域显示出其价值。然而，这些模型在某些高度专业化的任务中仍然可能存在局限性，例如生成错误信息、偏见和理解不足等问题。 问：需要准备哪些先前知识吗？ 答：本课程假设学习者具备一定的深度学习和自然语言处理的基础知识，详细讲解最新的LLM模型及其使用方法。如果对深度学习和自然语言处理的基础知识不熟悉，建议先参加“通过实例学习深度学习自然语言处理入门 NLP with TensorFlow - 从RNN到BERT”课程。
LLM(Large Language Model)의 기초 개념과 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법을 학습합니다.이런 분들께 추천드려요!대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model)의 개념과 활용법을 학습하고 싶은 분나만의 데이터셋에 최신 LLM을 Fine-Tuning 해보고 싶은 분예상 질문 Q & AQ. LLM(Large Language Model)이 무엇인가요?A. LLM은 "Large Language Model"의 약자로, 대규모 데이터 세트에서 훈련된 인공지능 언어 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 작업에 널리 사용되며, 텍스트 생성, 분류, 번역, 질문 응답, 감정 분석 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.일반적으로 LLM은 수백만 개 이상의 매개변수(parameter)를 가지고 있으며, 이는 모델이 다양한 언어 패턴과 구조를 학습할 수 있게 해줍니다. 그 결과로, LLM은 상당히 정교하고 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.예를 들어, GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 같은 모델은 OpenAI에 의해 개발되었고, 이는 대표적인 LLM의 한 예입니다. 이러한 모델은 웹 페이지, 책, 논문, 기사 등의 큰 텍스트 데이터셋에서 훈련되며, 그 후에는 다양한 자연어 처리 작업에 적용될 수 있습니다.LLM은 현재 많은 상업적 응용 프로그램에서 사용되고 있으며, 챗봇, 검색 엔진, 자동 번역 서비스, 컨텐츠 추천 등 다양한 분야에서 그 가치가 인정되고 있습니다. 하지만 이러한 모델은 여전히 고도의 전문성을 필요로 하는 작업에는 한계가 있을 수 있으며, 잘못된 정보 생성, 편향성, 이해 부족 등의 문제도 있을 수 있습니다.Q. 선수지식이 필요한가요?A. 본 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기] 강의는 최신 LLM 모델의 상세한 설명과 사용법을 다루고 있습니다. 따라서 딥러닝과 자연어처리에 대한 기초지식을 가지고 있다는 가정하에 강의가 진행됩니다. 딥러닝과 자연어처리에 대한 기초지식이 부족하다면 선행 강의인 [예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지] 강의를 먼저 수강하시길 바랍니다.
