Duke University
Grundlagen der lokalen großen Sprachmodelle

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Duke University

Grundlagen der lokalen großen Sprachmodelle

Noah Gift
Alfredo Deza

Dozenten: Noah Gift

2.557 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2

(19 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.2

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Lokale große Sprachmodelle (LLMs)

    Werkzeuge zur lokalen Ausführung von LLMs wie Llamafile

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
  • Kategorie: Cloud-Bereitstellung
  • Kategorie: Rust (Programmiersprache)
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: LLM-Bewerbung
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Modell Bewertung
  • Kategorie: Umarmendes Gesicht
  • Kategorie: Verantwortungsvolle KI
  • Kategorie: Modell-Bereitstellung
  • Kategorie: Abruf-erweiterte Erzeugung

Wichtige Details

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 3 Module

In dieser Woche lernen Sie Strategien zur Risikominderung kennen, bewerten die Leistung von Aufgaben und operationalisieren Workflows, indem Sie Risiken in Notebooks identifizieren und eine LLM-Anwendung bereitstellen.

Das ist alles enthalten

21 Videos17 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

In dieser Woche werden Sie verschiedene Arten von generativen KI-Anwendungen kennenlernen, darunter API-basierte, eingebettete Modelle und Systeme mit mehreren Modellen. Sie lernen die Grundlagen der Erstellung robuster Anwendungen mit Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG), um den Kontext zu verbessern. In praktischen Übungen werden Sie Erfahrungen mit der Bewertung der Leistung großer Sprachmodelle unter Verwendung von Elo-Bewertungen sammeln, die in Python, Rust, R und Julia kodiert sind. Dann werden Sie LLM-Workflows für die Produktion erkunden, wobei Sie Werkzeuge wie skypilot, Lorax und Ludwig für die Feinabstimmung von Modellen wie Mistral-7b verwenden. Schließlich werden Sie praktische Erfahrungen mit dem Testen einer Anwendung vor Ort und deren Bereitstellung in der Cloud sammeln.

Das ist alles enthalten

13 Videos13 Lektüren4 Aufgaben4 Unbewertete Labore

In dieser Woche lernen Sie die Grundlagen der generativen KI und verantwortungsvolle Einsatzstrategien kennen, um von den neuesten Fortschritten zu profitieren und gleichzeitig Sicherheit, Genauigkeit und Übersicht zu gewährleisten. Durch die direkte Anwendung von Konzepten in praktischen Übungen und Diskussionen mit anderen Teilnehmern werden Sie praktische Erfahrungen mit dem Einsatz von KI in der Produktion sammeln.

Das ist alles enthalten

7 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Noah Gift
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40 Kurse211.028 Lernende

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