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L'IA générative et les transformateurs de réglage fin
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L'IA générative et les transformateurs de réglage fin

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Joseph Santarcangelo
Ashutosh Sagar
Fateme Akbari

Instructeurs : Joseph Santarcangelo

1 782 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(13 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Compétences prêtes à l'emploi recherchées dont les entreprises ont besoin pour travailler avec des LLM à base de transformateurs pour l'ingénierie de l'IA générative... en seulement 1 semaine.

  • Comment effectuer un réglage fin efficace des paramètres (PEFT) à l'aide de LoRA et QLoRA

  • Comment utiliser des transformateurs préformés pour des tâches linguistiques et les adapter à des tâches spécifiques.

  • Comment charger les modèles et leurs inférences et entraîner les modèles avec Hugging Face.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Affiner les LLM
  • Catégorie : LoRA et QLoRA
  • Catégorie : Transformateurs de préformation
  • Catégorie : PyTorch
  • Catégorie : Visage étreint

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

septembre 2024

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 2 modules dans ce cours

Dans ce module, vous serez initié au Fine Tuning. Vous aurez un aperçu des modèles génératifs et comparerez les frameworks Hugging Face et PyTorch. Vous aurez également un aperçu de la quantification des modèles et apprendrez à utiliser des transformateurs pré-entraînés puis à les affiner en utilisant Hugging Face et PyTorch.

Inclus

5 vidéos4 lectures2 devoirs4 éléments d'application

Dans ce module, vous acquerrez des connaissances sur le réglage fin efficace des paramètres (PEFT) et découvrirez également des adaptateurs tels que LoRA (Low-Rank Adaptation) et QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation). Dans les laboratoires pratiques, vous entraînerez un modèle de base et préentraînerez des LLM avec Hugging Face.

Inclus

4 vidéos5 lectures2 devoirs2 éléments d'application4 plugins

Instructeurs

Joseph Santarcangelo
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33 Cours1 705 081 apprenants

Offert par

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Révisé le 16 nov. 2024

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