Λεπτομερής ρύθμιση μοντέλων και μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή στη λεπτομερή ρύθμιση

• Τι είναι η λεπτομερής ρύθμιση;
• Περιπτώσεις χρήσης και οφέλη της λεπτομερούς ρύθμισης
• Επισκόπηση των προ-εκπαιδευμένων μοντέλων και της μεταφοράς μάθησης

Προετοιμασία για λεπτομερή ρύθμιση

• Συλλογή και καθαρισμός συνόλων δεδομένων
• Κατανόηση των απαιτήσεων δεδομένων ανάλογα με την εργασία
• Διερευνητική ανάλυση δεδομένων και προεπεξεργασία

Τεχνικές λεπτομερούς ρύθμισης

• Μεταφορά μάθησης και εξαγωγή χαρακτηριστικών
• Λεπτομερής ρύθμιση μοντέλων transformers με το Hugging Face
• Λεπτομερής ρύθμιση για επιβλεπόμενες έναντι μη επιβλεπόμενων εργασιών

Λεπτομερής ρύθμιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs)

• Προσαρμογή των LLMs για εργασίες NLP (π.χ., ταξινόμηση κειμένου, περίληψη)
• Εκπαίδευση LLMs με προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων
• Έλεγχος της συμπεριφοράς των LLM με την τεχνική prompt engineering

Βελτιστοποίηση και αξιολόγηση

• Ρύθμιση υπερπαραμέτρων
• Αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου
• Αντιμετώπιση υπερπροσαρμογής και υποπροσαρμογής

Κλιμάκωση των προσπαθειών λεπτομερούς ρύθμισης

• Λεπτομερής ρύθμιση σε κατανεμημένα συστήματα
• Αξιοποίηση λύσεων cloud για κλιμάκωση
• Μελέτες περίπτωσης: Έργα λεπτομερούς ρύθμισης μεγάλης κλίμακας

Βέλτιστες πρακτικές και προκλήσεις

• Βέλτιστες πρακτικές για την επιτυχία της λεπτομερούς ρύθμισης
• Συχνές προκλήσεις και αντιμετώπιση προβλημάτων
• Ηθικές εκτιμήσεις στη λεπτομερή ρύθμιση μοντέλων AI

Προχωρημένα θέματα (προαιρετικά)

• Λεπτομερής ρύθμιση πολυτροπικών μοντέλων
• Μάθηση μηδενικών και λίγων παραδειγμάτων (zero-shot και few-shot learning)
• Διερεύνηση τεχνικών LoRA (Low-Rank Adaptation)

Σύνοψη και επόμενα βήματα