Dans Generative AI with Large Language Models (LLMs), vous apprendrez les principes fondamentaux du fonctionnement de l'IA générative et comment la déployer dans des applications du monde réel.
En suivant ce cours, vous apprendrez à.. : - Comprendre en profondeur l'IA générative, en décrivant les étapes clés d'un cycle de vie typique de l'IA générative basée sur les LLM, de la collecte de données et de la sélection de modèles, à l'évaluation des performances et au déploiement - Décrire en détail l'architecture du transformateur qui alimente les LLM, comment ils sont formés, et comment le réglage fin permet aux LLM d'être adaptés à une variété de cas d'utilisation spécifiques - Utiliser les lois d'échelle empiriques pour optimiser la fonction objective du modèle à travers la taille de l'ensemble de données, le budget de calcul, et les exigences d'inférence - Appliquer l'état de l'art en matière de formation, les développeurs qui ont une bonne compréhension de base du fonctionnement des LLM, ainsi que des meilleures pratiques pour les former et les déployer, seront en mesure de prendre de bonnes décisions pour leurs entreprises et de construire plus rapidement des prototypes fonctionnels. Ce cours aidera les apprenants à développer une intuition pratique sur la façon d'utiliser au mieux cette nouvelle technologie passionnante. Il s'agit d'un cours intermédiaire, vous devez donc avoir une certaine expérience du codage en Python pour en tirer le meilleur parti. Vous devez également connaître les bases de l'apprentissage automatique, telles que l'apprentissage supervisé et non supervisé, les fonctions de perte et la division des données en ensembles d'apprentissage, de validation et de test. Si vous avez suivi la spécialisation Machine Learning ou la spécialisation Deep Learning de DeepLearning.AI, vous serez prêt à suivre ce cours et à plonger plus profondément dans les fondamentaux de l'IA générative.
