LLM – 使用自定义数据进行微调
了解如何使用 OpenAI、Gradient 平台和您自己的数据集微调 GPT 3.5 Turbo 模型
讲师：Adnan Waheed
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你将学到什么
- 了解微调与训练数据
- 使用 GPT 模型、GPT 3.5 Turbo 模型、Open AI 模型进行微调
- 准备、创建和上传训练和验证数据集
- 使用梯度平台进行微调
- 创建 Elon Mush 推文生成器
- 构建数据提取微调模型
要求
- 基础Python知识
描述
欢迎来到法学硕士 – 使用自定义数据进行微调！
如果您热衷于将机器学习技能提升到新的水平，那么本课程就是为您量身定制的。准备好开始学习之旅，这将使您能够使用自定义数据集微调语言模型，从而释放创新和创造力的可能性。
LLM 和微调简介
在这个开头部分，您将了解课程结构和目标。我们将探讨微调在增强语言模型方面的重要性，并深入研究为定制奠定基础的基础模型。发现需要微调的原因并探索各种策略，包括了解关键模型参数。全面了解人工智能和语言建模的基本原理和先进概念。
使用 GPT 模型进行微调
本节重点关注实际应用。调查可用模型及其用例，然后执行准备和格式化示例数据的基本步骤。了解令牌计数并克服警告和成本管理等潜在陷阱。全面了解微调过程，区分训练数据和验证数据。了解将数据上传到 OpenAI、创建微调作业并确保模型的质量保证。
使用渐变平台快速微调
Gradient AI 平台：唯一支持微调、RAG 开发和开箱即用的专门构建的 LLM 的 AI 代理平台。预先调整的领域专家人工智能（即 Gradient）提供专为您的行业设计的特定领域人工智能。从医疗保健到金融服务，我们从头开始构建人工智能来理解领域背景。使用该平台使用您自己的数据集上传和训练基础模型。
创建埃隆·马斯克推文生成器
使用 Elon Mush 示例推文训练基础模型，然后使用“新微调模型”创建 Elon Mush 风格的推文。创建一个 Streamlit 应用程序，以并排演示由 OpenAI 生成的普通推文与您自己的模型。
数据提取微调模型
了解如何从原始文本中提取“有价值的信息”。了解如何传递带有问题和答案的示例数据集，然后传递任何原始文本以获取有价值的信息。使用真实世界的示例来识别原始费用交易中的人员、支出金额和项目等。
立即注册，了解如何使用自己的数据微调大型语言模型，并释放机器学习领域个性化应用和创新的潜力！
本课程适合谁：
- 任何想要探索人工智能世界的人
- 任何想要通过实用的微调模型进入人工智能世界的人
- 对模型微调这一新兴领域感到好奇的数据工程师、数据库管理员和数据专业人员
- 有兴趣将自己的数据集成到大型语言模型中的软件开发人员
- 数据科学家和机器学习工程师。
