除了微调之外，提高法学硕士的表现
企业根据自己的数据以及其他数据微调 LLM 模型所需的一切！
讲师：Richard Aragon
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你将学到什么
- 解释超越传统微调方法提高 LLM 模型性能的重要性和好处
- 识别并应用可以增加数据数量和多样性的数据增强技术，以微调您的 LLM 模型
- 识别并应用领域适应技术，可以减少数据的不匹配和不一致，从而微调您的 LLM 模型
- 识别并应用模型修剪技术，在微调后可以降低 LLM 模型的复杂性和大小
- 识别并应用模型蒸馏技术，在微调后可以提高 LLM 模型的效率和速度
要求
- 本课程强烈推荐具有 Python 和 PyTorch 经验。
描述
在本课程中，我们将探索一些技术和方法，可以帮助您超越传统的微调方法来提高 LLM 模型的性能。如果您是企业领导者或有兴趣微调 LLM 模型的开发人员，您应该购买本课程。这些技术和方法可以帮助您克服微调的一些限制和挑战，提高数据的质量和数量，减少数据的不匹配和不一致，降低LLM模型的复杂性和规模，并提高效率以及你的LLM模型的速度。
我们将在本课程中讨论的主要主题是：
- 第 1 部分：如何使用数据增强技术来增加数据的数量和多样性，以微调 LLM 模型
- 第 2 部分：如何使用领域适应技术来减少数据的不匹配和不一致，以微调 LLM 模型
- 第 3 节：如何使用模型修剪技术在微调后降低 LLM 模型的复杂性和大小
- 第 4 节：如何使用模型蒸馏技术在微调后提高 LLM 模型的效率和速度
在本课程结束时，您将能够：
- 解释超越传统微调方法提高 LLM 模型性能的重要性和好处
- 识别并应用可以增加数据数量和多样性的数据增强技术，以微调您的 LLM 模型
- 识别并应用领域适应技术，可以减少数据的不匹配和不一致，从而微调您的 LLM 模型
- 识别并应用模型修剪技术，在微调后可以降低 LLM 模型的复杂性和大小
- 识别并应用模型蒸馏技术，在微调后可以提高 LLM 模型的效率和速度
本课程专为有兴趣学习如何超越传统微调方法提高 LLM 模型性能的任何人而设计。您应该具备一些自然语言处理、深度学习和 Python 编程的基础知识。
我希望您很高兴能加入我的课程。
本课程适合谁：
- 本课程具有很强的技术倾向，在尝试本课程之前，您至少应该具备 Python 的基础知识。
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