🔥Новый курс: Generative AI with Large Language Models
Сегодня Эндрю Ын аннонсировал на Coursera новый трёхнедельный курс по большим языковым моделям (LLM).
Курс подойдет для все кто хочет в структурированной форме разобраться как работают LLM-ки такие как LLaMa и GPT-4, и как с ними работать. Все лекции в сумме - примерно 15 часов. Преподавать будут 3 эксперта из AWS, которые занимаются LLM на работе и имеют широкий практический опыт.
Вот примеры некоторых тем, которые покрываются курсом:
— RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - это подход, который помогает согласовать большие языковые модели с предпочтениями людей, что значительно улучшает качество взаимодействия между людьми и этими моделями. ChatGPT тоже была обучена с помощью этого подхода.
— Zero-shot, one-shot, и few-shot обучение с LLM: Это обучение моделей на ограниченном количестве примеров. Эта функция появляется примерно начиная с 100M+ параметров. Эффективность модели в zero-shot, one-shot или few-shot режиме кажется масштабируется с размером модели, то есть крупные модели (с большим количеством обучаемых параметров или слоев) обычно более эффективны.
— Продвинутый промптинг ReAct: ReAct - это фреймворк, в котором большие языковые модели используются для генерации как логических шагов, так и задачно-ориентированных действий попеременно. Генерация логических шагов позволяет модели формировать, отслеживать и обновлять планы действий, а также обрабатывать исключения.
— Fine-tuning LLMs: Fine-tuning ("дообучение") - это процесс адаптации большой языковой модели к конкретной задаче путем ее обучения на меньшем, соответствующем наборе данных.
Короче, это топ курс, бесплатно и без СМС! Думаю сам тоже посмотреть.
👁 Записаться на курс на Coursera
@ai_newz
Сегодня Эндрю Ын аннонсировал на Coursera новый трёхнедельный курс по большим языковым моделям (LLM).
Курс подойдет для все кто хочет в структурированной форме разобраться как работают LLM-ки такие как LLaMa и GPT-4, и как с ними работать. Все лекции в сумме - примерно 15 часов. Преподавать будут 3 эксперта из AWS, которые занимаются LLM на работе и имеют широкий практический опыт.
Вот примеры некоторых тем, которые покрываются курсом:
— RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - это подход, который помогает согласовать большие языковые модели с предпочтениями людей, что значительно улучшает качество взаимодействия между людьми и этими моделями. ChatGPT тоже была обучена с помощью этого подхода.
— Zero-shot, one-shot, и few-shot обучение с LLM: Это обучение моделей на ограниченном количестве примеров. Эта функция появляется примерно начиная с 100M+ параметров. Эффективность модели в zero-shot, one-shot или few-shot режиме кажется масштабируется с размером модели, то есть крупные модели (с большим количеством обучаемых параметров или слоев) обычно более эффективны.
— Продвинутый промптинг ReAct: ReAct - это фреймворк, в котором большие языковые модели используются для генерации как логических шагов, так и задачно-ориентированных действий попеременно. Генерация логических шагов позволяет модели формировать, отслеживать и обновлять планы действий, а также обрабатывать исключения.
— Fine-tuning LLMs: Fine-tuning ("дообучение") - это процесс адаптации большой языковой модели к конкретной задаче путем ее обучения на меньшем, соответствующем наборе данных.
Короче, это топ курс, бесплатно и без СМС! Думаю сам тоже посмотреть.
👁 Записаться на курс на Coursera
@ai_newz
Источник: эйай ньюз
2023-06-29 17:00:14