In diesem Kurzkurs lernen Sie die wesentlichen Konzepte des Finetunings und wie Sie ein großes Sprachmodell mit Ihren eigenen Daten trainieren. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage: Zu verstehen, wann Finetuning auf LLMs angewendet werden sollte Ihre Daten für Finetuning vorzubereiten ein LLM auf Ihren Daten zu trainieren und zu evaluieren Mit Finetuning sind Sie in der Lage, Ihre eigenen Daten zu nehmen, um das Modell darauf zu trainieren und die Gewichte der neuronalen Netze im LLM zu aktualisieren, wodurch das Modell im Vergleich zu anderen Methoden wie Prompt Engineering und Retrieval Augments Generation verändert wird. Finetuning ermöglicht es dem Modell, Stil und Form zu lernen und kann das Modell mit neuem Wissen aktualisieren, um die Ergebnisse zu verbessern.