Curs de pregatire Fine-Tuning Modelelor și Modelelor de Limbaj de Mare Arie (LLMs)

Introducere în Fine-Tuning

• Ce este fine-tuning-ul?
• Cazuri de utilizare și beneficii ale fine-tuning-ului
• Prezentare generală a modelelor preantrenate și a învățării prin transfer

Pregătirea pentru Fine-Tuning

• Colectarea și curățarea seturilor de date
• Înțelegerea cerințelor specifice ale sarcinilor pentru date
• Analiza exploratorie a datelor și preprocesarea

Tehnici de Fine-Tuning

• Învățarea prin transfer și extragerea de caracteristici
• Fine-tuning modelelor transformers cu Hugging Face
• Fine-tuning pentru sarcini supervizate vs nesupervizate

Fine-Tuning Modelelor de Limbaj de Mare Arie (LLMs)

• Adaptarea LLMs pentru sarcini de NLP (de ex., clasificare de text, rezumare)
• Antrenarea LLMs cu seturi de date personalizate
• Controlul comportamentului LLMs prin inginerie de prompt

Optimizare și Evaluare

• Reglarea hiperparametrilor
• Evaluarea performanței modelelor
• Abordarea supraadaptării și subadaptării

Scalarea Eforturilor de Fine-Tuning

• Fine-tuning pe sisteme distribuite
• Utilizarea soluțiilor bazate pe cloud pentru scalabilitate
• Studii de caz: Proiecte de fine-tuning la scară largă

Cele Mai Bune Practici și Provocări

• Cele mai bune practici pentru succesul fine-tuning-ului
• Provocări comune și depanare
• Considerații etice în fine-tuning modelelor de IA

Subiecte Avansate (Opțional)

• Fine-tuning modelelor multi-modale
• Învățare zero-shot și few-shot
• Explorarea tehnicilor LoRA (Adaptare de Rang Scăzut)

Rezumat și Pași Următori