Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
- Large Language Models (LLMs) Nedir?
- LLM'ler ve geleneksel NLP modelleri
- LLM'lerin özelliklerine ve mimarisine genel bakış
- LLM'lerin zorlukları ve sınırlamaları
LLM'leri Anlamak
- Bir LLM'nin yaşam döngüsü
- LLM'lerin nasıl çalıştığı
- Bir LLM'nin ana bileşenleri: kodlayıcı, çözücü, dikkat, gömme vb.
Başlarken
- Geliştirme Ortamının Kurulumu
- Bir LLM'yi bir geliştirme aracı olarak kurma, örneğin Google Colab, Hugging Face
LLM'lerle Çalışmak
- Kullanılabilir LLM seçeneklerini keşfetme
- Bir LLM oluşturma ve kullanma
- Özel bir veri kümesi üzerinde bir LLM'yi ince ayar yapma
Metin Özetleme
- Metin özetleme görevinin ve uygulamalarının anlaşılması
- Çıkarımsal ve soyutlayıcı metin özetleme için bir LLM kullanma
- ROUGE, BLEU vb. gibi metrikler kullanılarak oluşturulan özetlerin kalitesinin değerlendirilmesi
Soru Cevaplama
- Soru cevaplama görevinin ve uygulamalarının anlaşılması
- Açık alanlı ve kapalı alanlı soru cevaplama için bir LLM kullanma
- F1, EM vb. gibi metrikler kullanılarak oluşturulan cevapların doğruluğunun değerlendirilmesi
Metin Üretimi
- Metin üretimi görevinin ve uygulamalarının anlaşılması
- Koşullu ve koşulsuz metin üretimi için bir LLM kullanma
- Sıcaklık, en iyi k, en iyi p vb. gibi parametreler kullanılarak oluşturulan metinlerin stilini, tonunu ve içeriğini kontrol etme
LLM'leri Diğer Çerçeveler ve Platformlarla Entegre Etme
- PyTorch veya TensorFlow ile LLM'ler kullanma
- Flask veya Streamlit ile LLM'ler kullanma
- Google Cloud veya AWS ile LLM'ler kullanma
Sorun Giderme
- LLM'lerdeki yaygın hataların ve hataların anlaşılması
- Eğitim sürecini izlemek ve görselleştirmek için TensorBoard kullanma
- Eğitim kodunu basitleştirmek ve performansı artırmak için PyTorch Lightning kullanma
- Verileri yüklemek ve ön işlemek için Hugging Face Datasets kullanma
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Doğal dil işleme ve derin öğrenme anlayışı
- Python ve PyTorch veya TensorFlow ile deneyim
- Temel programlama deneyimi
Hedef Kitle
- Geliştiriciler
- Doğal dil işleme meraklıları
- Veri bilimcileri
14 Saat