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Kursbeschreibung
Finde heraus, was hinter dem Hype um die Large Language Models steckt
Large Language Models (LLMs, dt. große Sprachmodelle) sind zu unverzichtbaren Werkzeugen geworden, die einige der beeindruckendsten Fortschritte und Anwendungen in der heutigen KI-Landschaft vorantreiben. Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt dir das für die Anwendung relevante Wissen und die Fähigkeiten, die du brauchst, um LLMs zu verstehen, aufzubauen und für die Lösung komplexer Sprachaufgaben wie Übersetzung, Spracherzeugung und vieles mehr zu nutzen.
Lerne die LLM-Architektur kennen und nutze vortrainierte Modelle
In interaktiven Programmierübungen lernst du verschiedene Transformator-Architekturen kennen und erfährst, wie du sie erkennen kannst. Du erfährst, wie du vortrainierte Sprachmodelle und Datensätze von Hugging Face für die Feinabstimmung und Evaluierung deines Modells mit Hilfe fortschrittlicher Metriken nutzen kannst, die zu LLMs passen. Abschließend erfährst du mehr über ethische Bedenken und Vorurteile im Zusammenhang mit LLMs und Möglichkeiten, diese zu erkennen. Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, LLMs zu erstellen, zu verfeinern und mit Hilfe spezieller Metriken zu evaluieren, weil du dann die wichtigsten Herausforderungen und ethischen Überlegungen für LLM-Anwendungen in der Praxis verstehst.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Erste Schritte mit großen Sprachmodellen (LLMs)
Starte deinen Kurs zu Large Language Models (LLMs), indem du verstehst, was sie sind und was sie können, und wirf einen Blick auf die Technik dahinter, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie sie funktionieren!
2
Feinabstimmung von LLMs
Lerne, wie du vortrainierte LLMs und Datensätze von Hugging Face einsetzen kannst, um ein Modell zu optimieren.
3
Bewertung der Leistung eines LLMs
Du schaust dir verschiedene Kennzahlen an, um die Modellleistung zu prüfen und lernst abschließend, welche Herausforderungen sich aus der Anwendung von LLMs in der Praxis ergeben.
Einführung in LLMs mit Python
Kurs
abgeschlossen

