Curs de pregatire Introducere în Modelele de Limbaj de Mare Amploare (LLMs)

Introducere

• Ce sunt Modelele de Limbaj de Mare Amploare (LLMs)?
• LLMs vs modele tradiționale de NLP
• Prezentare generală a caracteristicilor și arhitecturii LLMs
• Provocări și limitări ale LLMs

Înțelegerea LLMs

• Ciclu de viață al unui LLM
• Cum funcționează LLMs
• Componentele principale ale unui LLM: encoder, decoder, atenție, embeddings etc.

Începutul

• Configurarea mediului de dezvoltare
• Instalarea unui LLM ca instrument de dezvoltare, de ex. Google Colab, Hugging Face

Lucrul cu LLMs

• Explorarea opțiunilor disponibile de LLMs
• Crearea și utilizarea unui LLM
• Ajustarea unui LLM pe un set de date personalizat

Rezumarea textelor

• Înțelegerea sarcinii de rezumare a textelor și a aplicațiilor sale
• Utilizarea unui LLM pentru rezumare extractivă și abstractivă
• Evaluarea calității rezumatelor generate folosind metrici precum ROUGE, BLEU etc.

Răspunsul la întrebări

• Înțelegerea sarcinii de răspuns la întrebări și a aplicațiilor sale
• Utilizarea unui LLM pentru răspunsuri la întrebări deschise și închise
• Evaluarea acurateței răspunsurilor generate folosind metrici precum F1, EM etc.

Generarea de texte

• Înțelegerea sarcinii de generare de texte și a aplicațiilor sale
• Utilizarea unui LLM pentru generare condiționată și necondiționată de texte
• Controlul stilului, tonului și conținutului textelor generate folosind parametri precum temperatura, top-k, top-p etc.

Integrarea LLMs cu alte framework-uri și platforme

• Utilizarea LLMs cu PyTorch sau TensorFlow
• Utilizarea LLMs cu Flask sau Streamlit
• Utilizarea LLMs cu Google Cloud sau AWS

Depanare

• Înțelegerea erorilor și bug-urilor comune în LLMs
• Utilizarea TensorBoard pentru monitorizarea și vizualizarea procesului de antrenament
• Utilizarea PyTorch Lightning pentru simplificarea codului de antrenament și îmbunătățirea performanței
• Utilizarea Hugging Face Datasets pentru încărcarea și preprocesarea datelor

Rezumat și pași următori