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Pré-treinamento de LLMs

  • até 1 hora
  • Iniciante

Neste curso, você obterá conhecimento aprofundado sobre o pré-treinamento de grandes modelos de linguagem, desde a preparação de dados até a configuração do modelo e avaliação de desempenho. Aprenda técnicas inovadoras para reduzir custos de treinamento e explore várias configurações de modelos.

  • Preparação de dados
  • Configuração de modelos
  • Avaliação de desempenho
  • Geração de texto
  • Criação de conjuntos de dados

Visão Geral

Este curso oferece uma compreensão abrangente do pré-treinamento de grandes modelos de linguagem. Você aprenderá a preparar dados, configurar modelos e avaliar desempenho, com foco em estratégias econômicas. O curso abrange a criação de conjuntos de dados de alta qualidade, o uso da biblioteca Hugging Face e a avaliação do desempenho do modelo com tarefas de benchmark.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Entusiastas de IA

Indivíduos interessados em aprender sobre o processo de pré-treinamento de grandes modelos de linguagem.

Cientistas de Dados

Profissionais que buscam expandir seu conhecimento sobre pré-treinamento de modelos e avaliação de desempenho.

Engenheiros de Aprendizado de Máquina

Engenheiros que desejam entender o processo completo de pré-treinamento de LLMs para melhor desempenho de modelos.

Este curso equipa iniciantes e profissionais com as habilidades para pré-treinar grandes modelos de linguagem, cobrindo tópicos essenciais como preparação de dados e configuração de modelos. Melhore sua carreira dominando técnicas de pré-treinamento econômicas e estratégias de avaliação de desempenho.

Pré-Requisitos

1 / 2

  • Conhecimento básico de Python

  • Compreensão de grandes modelos de linguagem

O que vai aprender?

Introdução
Uma visão geral do curso e seus objetivos.
Por que Pré-treinamento
Compreendendo a importância e os benefícios do pré-treinamento de grandes modelos de linguagem.
Preparação de Dados
Aprenda a criar e limpar conjuntos de dados para um pré-treinamento eficaz de modelos.
Empacotamento de Dados para Pré-treinamento
Técnicas para preparar seus dados de treinamento para uso com a biblioteca Hugging Face.
Inicialização de Modelos
Explore várias opções para configurar e inicializar modelos para treinamento.
Treinamento em Ação
Execute uma execução de treinamento e aprenda a treinar seu próprio modelo.
Avaliação
Avalie o desempenho do seu modelo treinado e explore estratégias comuns de avaliação.
Conclusão
Resuma os principais aprendizados e resultados do curso.
Quiz
Teste sua compreensão do material do curso.

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  • Datas

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