除了微调之外，如何提高你的法学硕士成绩
企业需要根据自己的数据对 LLM 模型进行微调，甚至超越！
讲师：Richard Aragon
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您将学到什么
- 解释超越传统微调方法提高 LLM 模型性能的重要性和好处
- 识别并应用可以增加数据数量和多样性的数据增强技术，以便对 LLM 模型进行微调
- 识别并应用可减少数据不匹配和不一致的领域自适应技术，以便对 LLM 模型进行微调
- 识别并应用模型修剪技术，这些技术可以在对 LLM 模型进行微调后降低其复杂性和大小
- 识别并应用模型蒸馏技术，这些技术可以在微调后提高 LLM 模型的效率和速度
探索相关主题
要求
- 强烈建议参加本课程的人员具有 Python 和 PyTorch 经验。
描述
在本课程中，我们将探讨一些技巧和方法，它们可以帮助您提高 LLM 模型的性能，超越传统的微调方法。如果您是业务主管或对微调 LLM 模型感兴趣的开发人员，则应该购买本课程。这些技巧和方法可以帮助您克服微调的一些限制和挑战，方法是提高数据的质量和数量，减少数据的不匹配和不一致，降低 LLM 模型的复杂性和大小，并提高 LLM 模型的效率和速度。
我们将在本课程中涵盖的主要主题是：
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第 1 部分：如何使用数据增强技术来增加数据的数量和多样性，以便微调 LLM 模型
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第 2 部分：如何使用领域自适应技术减少数据的不匹配和不一致，以便对 LLM 模型进行微调
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第 3 部分：如何在对 LLM 模型进行微调后使用模型修剪技术来降低其复杂性和大小
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第 4 部分：如何使用模型蒸馏技术在对 LLM 模型进行微调后提高其效率和速度
完成本课程后，您将能够：
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解释超越传统微调方法提高 LLM 模型性能的重要性和好处
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识别并应用可以增加数据数量和多样性的数据增强技术，以便对 LLM 模型进行微调
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识别并应用可减少数据不匹配和不一致的领域自适应技术，以便对 LLM 模型进行微调
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识别并应用模型修剪技术，这些技术可以在对 LLM 模型进行微调后降低其复杂性和大小
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识别并应用模型蒸馏技术，这些技术可以在微调后提高 LLM 模型的效率和速度
本课程适合任何有兴趣学习如何通过传统微调方法提高 LLM 模型性能的人。您应该具备自然语言处理、深度学习和 Python 编程的一些基础知识。
我希望您能兴奋地加入我的这门课程。
本课程适合哪些人：
- 本课程具有很强的技术性，在尝试本课程之前，您应该至少具备 Python 的基础知识。
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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