Εισαγωγή στα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή

• Τι είναι τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs);
• LLMs έναντι παραδοσιακών μοντέλων NLP
• Επισκόπηση των χαρακτηριστικών και της αρχιτεκτονικής των LLMs
• Προκλήσεις και περιορισμοί των LLMs

Κατανόηση των LLMs

• Ο κύκλος ζωής ενός LLM
• Πώς λειτουργούν τα LLMs
• Τα κύρια συστατικά ενός LLM: encoder, decoder, attention, embeddings, κ.λπ.

Ξεκινώντας

• Ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης
• Εγκατάσταση ενός LLM ως εργαλείο ανάπτυξης, π.χ. Google Colab, Hugging Face

Εργασία με LLMs

• Εξερεύνηση των διαθέσιμων επιλογών LLM
• Δημιουργία και χρήση ενός LLM
• Προσαρμογή (fine‑tuning) ενός LLM σε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων

Σύνοψη Κειμένου

• Κατανόηση της εργασίας της σύνοψης κειμένου και των εφαρμογών της
• Χρήση ενός LLM για εξαγωγική και αφηρηματική σύνοψη κειμένου
• Αξιολόγηση της ποιότητας των παραγόμενων περιλήψεων χρησιμοποιώντας μετρικές όπως ROUGE, BLEU, κ.λπ.

Απάντηση Ερωτήσεων

• Κατανόηση της εργασίας της απάντησης ερωτήσεων και των εφαρμογών της
• Χρήση ενός LLM για απάντηση ερωτήσεων ανοικτού και κλειστού τομέα
• Αξιολόγηση της ακρίβειας των παραγόμενων απαντήσεων χρησιμοποιώντας μετρικές όπως F1, EM, κ.λπ.

Παραγωγή Κειμένου

• Κατανόηση της εργασίας της παραγωγής κειμένου και των εφαρμογών της
• Χρήση ενός LLM για υπό συνθήκη και χωρίς συνθήκη παραγωγή κειμένου
• Έλεγχος του ύφους, του τόνου και του περιεχομένου των παραγόμενων κειμένων χρησιμοποιώντας παραμέτρους όπως temperature, top‑k, top‑p, κ.λπ.

Ενσωμάτωση LLMs με άλλα πλαίσια και πλατφόρμες

• Χρήση LLMs με PyTorch ή TensorFlow
• Χρήση LLMs με Flask ή Streamlit
• Χρήση LLMs με Google Cloud ή AWS

Αντιμετώπιση προβλημάτων

• Κατανόηση των συνηθισμένων σφαλμάτων και bugs στα LLMs
• Χρήση του TensorBoard για παρακολούθηση και οπτικοποίηση της διαδικασίας εκπαίδευσης
• Χρήση του PyTorch Lightning για απλοποίηση του κώδικα εκπαίδευσης και βελτίωση της απόδοσης
• Χρήση του Hugging Face Datasets για φόρτωση και προεπεξεργασία των δεδομένων

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα