Dieser LLM Fine-Tuning-Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten zur Optimierung und Bereitstellung von domänenspezifischen großen Sprachmodellen für fortgeschrittene Generative KI-Anwendungen. Beginnen Sie mit grundlegenden Konzepten - lernen Sie überwachtes Fine-Tuning, parameter-effiziente Methoden (PEFT) und bestärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF). Beherrschen Sie die Datenvorbereitung, die Abstimmung der Hyperparameter und die wichtigsten Bewertungsstrategien. Gehen Sie zur Implementierung mit LLM-Frameworks und -Bibliotheken über und wenden Sie bewährte Verfahren zur Modellauswahl, Bias-Überwachung und Kontrolle der Überanpassung an. Den Abschluss bilden praktische Demos - Fine-Tuning von Falcon-7B und Erstellung einer App zur Bilderzeugung mit LangChain und OpenAI DALL-E. Sie sollten über solide Kenntnisse in Python und Deep Learning-Grundlagen verfügen und bereits Erfahrungen mit großen Sprachmodellen gesammelt haben.

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - LLMs mit PEFT, RLHF und überwachten Methoden fein abzustimmen - Datensätze vorzubereiten und Hyperparameter für die Feinabstimmung zu optimieren - Feinabgestimmte Modelle mit GenAI-Frameworks zu evaluieren und bereitzustellen - Tuning-Konzepte in realen Anwendungsfällen wie Falcon-7B und DALL-E-Apps anzuwenden Ideal für KI-Entwickler, ML-Ingenieure und GenAI-Forscher.