Curso de Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
El ajuste de modelos y LLM es un proceso clave para adaptar los modelos de aprendizaje automático previamente entrenados a tareas y conjuntos de datos específicos. Este curso explora las técnicas, herramientas y mejores prácticas para el ajuste, centrándose en implementaciones prácticas y estrategias de optimización para lograr un alto rendimiento.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean personalizar modelos previamente entrenados para tareas y conjuntos de datos específicos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios del ajuste fino y sus aplicaciones.
- Prepare conjuntos de datos para ajustar los modelos previamente entrenados.
- Ajuste los modelos de lenguaje grandes (LLM) para las tareas de NLP.
- Optimice el rendimiento del modelo y aborde los desafíos comunes.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción al ajuste fino
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Casos de uso y beneficios del ajuste fino
- Descripción general de los modelos preentrenados y el aprendizaje por transferencia
Preparación para la puesta a punto
- Recopilación y limpieza de conjuntos de datos
- Descripción de los requisitos de datos específicos de la tarea
- Análisis exploratorio de datos y preprocesamiento
Técnicas de ajuste fino
- Transferencia de aprendizaje y extracción de características
- Transformadores de ajuste fino con Hugging Face
- Ajuste fino para tareas supervisadas frente a tareas no supervisadas
Ajuste fino Large Language Models (LLMs)
- Adaptación de LLM para tareas de PNL (por ejemplo, clasificación de textos, resúmenes)
- Entrenamiento de LLM con conjuntos de datos personalizados
- Control del comportamiento de LLM con ingeniería de avisos
Optimización y Evaluación
- Ajuste de hiperparámetros
- Evaluación del rendimiento del modelo
- Abordar el sobreajuste y el subajuste
Ampliación de los esfuerzos de ajuste
- Ajuste fino en sistemas distribuidos
- Aprovechar las soluciones basadas en la nube para la escalabilidad
- Casos prácticos: Proyectos de puesta a punto a gran escala
Mejores prácticas y desafíos
- Prácticas recomendadas para ajustar el éxito
- Desafíos comunes y solución de problemas
- Consideraciones éticas en el ajuste de modelos de IA
Temas avanzados (opcional)
- Ajuste fino de modelos multimodales
- Aprendizaje de tiro cero y tiro bajo
- Explorando las técnicas de LoRA (Adaptación de Rango Bajo)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático
- Experiencia con Python programación
- Familiaridad con los modelos previamente entrenados y sus aplicaciones
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de IA
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender las capacidades y casos de uso de Claude AI.
- Configurar e interactuar con Claude AI de manera efectiva.
- Automatizar flujos de trabajo comerciales con IA conversacional.
- Mejorar el engagement y el soporte al cliente utilizando soluciones impulsadas por IA.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.