【Udemy中英字幕】LLMs Mastery: Complete Guide to Transformers & Generative AI
最近更新 2025年02月19日
资源编号 30236

【Udemy中英字幕】LLMs Mastery: Complete Guide to Transformers & Generative AI

2025-02-19 Udemy 0 324
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详情介绍

LLMs精通:Transformer 和生成式 AI 完整指南

生成式人工智能、r1、法学硕士、ChatGPT、GPT4、o1、Llama3、解码器、T5、BERT、LoRA、FSDP、4bit、机器学习、数据科学

讲师:The Fuzzy Scientist | LLM Expert

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您将学到什么

  • 掌握 NLP 基础知识:了解从基于规则的系统到高级 LLM(如 Llama3、Gemma2、Phi3 和 Mistral)的演变。
  • 掌握 Transformers 和 LLM:深入了解 Transformers 的架构和应用。包括标记化、嵌入、预训练和微调。
  • 了解生成式 AI 原理:培养使用 RLHF 和聊天模板为实际应用构建和微调生成模型的技能
  • 使用 Transformer 模型:概述 LLM 和编码器-解码器模型,如 BERT、GPT、T5、Llama 等,它们可用于许多不同的 NLP 任务:个人助理、评论、问答
  • 专业技术:实现 8 位和 4 位训练,并使用 DeepSpeed 和 FSDP 等工具以及 PeFT、LoRA、FlashAttention 等。

探索相关主题

  • 自然语言处理 (NLP)
  • 数据科学
  • 发展

要求

  • 对 Python 编程有基本的了解,对机器学习概念有一定的了解,并渴望深入研究 LLM 和自然语言处理。

描述

欢迎来到“LLM 精通:生成式 AI 和 Transformers 完整指南”

本实用课程旨在让您掌握使用尖端技术构建高效、可用于生产的大型语言模型的知识和技能。

涵盖的关键主题:

  • 生成式人工智能:了解生成式人工智能在创建新数据实例的原理和应用。
  • ChatGPT 和 GPT4:深入研究 ChatGPT 和GPT4等高级 AI 模型的工作原理。
  • LLM:从 LLM 的基础知识开始,学习它们如何解码、处理输入和输出,以及如何教导它们进行有效的沟通
  • 编码器-解码器:掌握 Transformers 背景下的编码器-解码器模型的概念。
  • T5、GPT2、BERT:获得使用 T5、GPT2 和 BERT 等流行 Transformer 模型的实践经验。
  • 机器学习和数据:了解机器学习和数据在训练强大的人工智能模型中的作用。
  • 先进技术:复杂的训练策略,如PeFTLoRa、管理数据内存和合并适配器。
  • 专业技能:  尖端的训练技术,包括8 位4 位训练Flash-Attention
  • 可扩展的解决方案:掌握使用DeepSpeedFSDP等先进工具来有效扩展模型训练。

课程优势:

职业提升:将自己定位为技术团队中的宝贵资产,能够应对重大的人工智能挑战和项目。

实际应用:边边学——构建项目,展示您在现实世界中应用高级 LLM 技术的能力。

创新方法:掌握塑造机器学习未来的技术,始终站在人工智能技术的前沿。

您将学到什么:

自然语言处理基础

NLP 演进历程:从基于规则的系统到高级嵌入。

NLP 基础:为自然语言处理的高级学习奠定基础。

Transformer 简介

Transformer 架构:了解编码器、解码器和注意力机制。

模型策略:了解预训练、微调、标记化和嵌入。

热门变压器型号

探索关键模型:深入了解 BERT、GPT 和 T5 及其独特功能。

深化模型洞察:发掘Transformer技术的潜力和多功能性。

使用 Transformer(实用)

实践经验:在现实场景中应用 Transformers。

高级技术:掌握标记化、嵌入和 MLM。

项目实施:建立语义搜索索引。

NLP 任务和应用(实践)

实际应用:使用 BERT 回答问题、使用 GPT 进行个人助理、使用 T5 撰写评论。

实用的NLP技能:体验NLP任务的直接应用。

大型语言模型的基础

LLM 简介:了解基本架构和功能。

沟通技巧:利用 RLHF 增强模型响应能力。

输入/输出过程:探索 LLM 如何处理 AI 交互的数据。

高级配置和优化

聊天模板设计:构建 LLM 交互的实践经验。

模型选择框架:选择 LLM 的战略决策。

生成技术:通过交互式学习定制 LLM 输出。

专业训练技巧

高级模型训练:关注序列长度、标记计数和数值精度。

效率方法:学习 8 位和 4 位训练以使模型适应约束。

扩展工具:实现 DeepSpeed 和 FSDP 以实现高效的模型扩展。

法学硕士的实际应用

在情境中应用:在模拟的真实世界项目中应用 LLM 技能。

特定任务训练:针对内存管理和效率等特定任务优化模型。

本课程适合哪些人:

  • 技术专业人士:提升您在尖端人工智能技术方面的技能和知识。
  • 有抱负的人工智能从业者:获得从基本原理到高级应用的全面法学硕士学位。
  • 研究人员和学生:深入了解最新发展以及如何应用它们来解决复杂问题。

准备好深入生成式人工智能和变形金刚的世界了吗?

立即报名并开始您的精通之旅!

本课程适合哪些人:

  • 那些希望了解 LLM 的新世界、chatGPT、GPT4 和 Llama 如何工作以及如何构建自己强大的语言模型的人。
请注意:
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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