DeepLearning.AI ha recentemente introdotto un nuovo corso intitolato “Messa a punto dei modelli linguistici di grandi dimensioni”, progettato per fornire competenze pratiche nell’affinamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Il corso, tenuto da Sharon Zhou, co-fondatrice e CEO di Lamini, mira a colmare il divario tra la teoria e l’applicazione pratica nel campo dell’intelligenza artificiale.
Il programma didattico si concentra su tre obiettivi principali: comprendere quando applicare la messa a punto agli LLM, preparare i dati per questo processo e addestrare e valutare un LLM utilizzando dati specifici. A differenza di metodi come il prompt engineering o la Retrieval Augmented Generation, la messa a punto consente di aggiornare i pesi delle reti neurali all’interno dell’LLM, permettendo al modello di apprendere stili, forme e di integrare nuove conoscenze per migliorare i risultati.
Il corso è strutturato per offrire un apprendimento pratico e basato su progetti, fornendo agli studenti istruzioni dettagliate per completare attività lavorative reali. Non richiede download o installazioni, poiché tutte le risorse necessarie sono accessibili in un ambiente cloud, rendendo il corso disponibile esclusivamente su desktop.
DeepLearning.AI, riconosciuta per i suoi contributi nell’educazione all’intelligenza artificiale, offre questo corso per aiutare professionisti e appassionati a sviluppare competenze richieste nel settore. Con una valutazione media di 4.7 su 5 basata su 478 recensioni, il corso si posiziona come una risorsa preziosa per coloro che desiderano approfondire le tecniche di messa a punto degli LLM.
Sharon Zhou, già istruttrice per la specializzazione sui GAN e sul funzionamento dei modelli di diffusione, porta la sua esperienza nel campo, offrendo una prospettiva approfondita e pratica sull’argomento. Al completamento del corso, gli studenti saranno in grado di applicare le competenze acquisite per migliorare le prestazioni dei modelli linguistici nei loro progetti, adattandoli a esigenze specifiche e ottimizzando i risultati ottenuti.
