Khóa học Vỡ Lòng: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Bạn sẽ có được kiến thức cơ bản về LLM, tầm quan trọng và hạn chế của chúng. Bạn sẽ có kinh nghiệm thực hành bằng cách tinh chỉnh LLM cho các bộ dữ liệu cụ thể

Lợi ích của khóa học

1. Hiểu các mô hình ngôn ngữ, mô hình ngôn ngữ lớn và sự khác biệt chính của chúng

2. Làm quen với các thành phần của LLM và kiến trúc cơ bản của chúng

3. Năng lực kiến thức làm việc, các loại LLM, cùng với tầm quan trọng và hạn chế của chúng

4. Hiểu biết về hoạt động của GPT-2 với tư cách là LLM

5. Kinh nghiệm thực tế trong việc tinh chỉnh LLM cho các bộ dữ liệu cụ thể và đánh giá nó

Tổng quan về khóa học

1. Trong khóa học này, bạn sẽ có được kiến thức làm việc về các khả năng và các loại LLM, cùng với tầm quan trọng và hạn chế của chúng trong các ứng dụng khác nhau. Bạn sẽ có được kinh nghiệm thực hành bằng cách tham gia vào việc tinh chỉnh LLM cho các bộ dữ liệu cụ thể, sau đó là đánh giá hiệu suất của chúng.

2. Bạn sẽ bắt đầu với phần giới thiệu về các mô hình ngôn ngữ lớn, các thành phần, khả năng và loại của chúng. Tiếp theo, bạn sẽ được giới thiệu về GPT-2 như một ví dụ về mô hình ngôn ngữ lớn. Sau đó, bạn sẽ tìm hiểu cách tinh chỉnh LLM đã chọn cho một tập dữ liệu cụ thể, bắt đầu từ các bước chọn mô hình, chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và đánh giá. Bạn cũng sẽ so sánh hiệu suất của hai LLM khác nhau.

3. Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế trong việc tinh chỉnh LLM cho các bộ dữ liệu cụ thể, đảm bảo bộ kỹ năng toàn diện để tận dụng hiệu quả các mô hình AI tổng quát này trong các ứng dụng đa dạng liên quan đến ngôn ngữ.

Nội dung khóa học

1. Giới thiệu khóa học
   - Tổng quan
   - Tại sao bạn nên học khóa học này
   - Khóa học này dành cho ai

2. Bắt đầu tìm hiểu về mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
   - Mô hình ngôn ngữ lớn là gì ?
   - Các thành phần của LLM
   - Các loại LLM
   - Các khả năng của LLM
   - Ví dụ về GPT-2
   - Mức độ quan trọng và Giới hạn

3. Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (Fine-Tuning LLM)
   - Thế nào là tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn LLM
   - Lựa chọn mô hình
   - Chuẩn bị dữ liệu
   - Huấn luyện mô hình (Training)
   - Đánh giá mô hình (Evaluation)
   - Thực hành: So sánh hiệu năng của 2 mô hình ngôn ngữ lớn LLM khác nhau

Để nhận được bài viết tiếp theo ngay sau khi xuất bản, bạn vui lòng để lại email nhé.

---

[Footnote]

Để xem các bài học, vui lòng click vào từng link trong mục lục bên trên