कोर्स विवरण

बड़े भाषा मॉडल खोजें

इस पाठ्यक्रम में, आप बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की दुनिया की यात्रा करेंगे और जानेंगे कि वे AI परिदृश्य को कैसे नया रूप दे रहे हैं। आप LLM बूम को बढ़ावा देने वाले कारकों का अन्वेषण करेंगे, जैसे डीप लर्निंग क्रांति, डेटा की उपलब्धता, और कंप्यूटिंग शक्ति।

यह वैचारिक पाठ्यक्रम LLMs और इस बात पर गहराई से चर्चा करेगा कि वे वित्त से लेकर कंटेंट निर्माण तक, वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के साथ व्यवसायों और रोज़मर्रा की ज़िंदगी में कैसे क्रांति ला रहे हैं।

LLM और प्रशिक्षण पद्धतियों के रहस्यों को उजागर करें

आप LLMs के निर्माण खंडों के बारे में सीखेंगे, जिनमें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकें, फाइन-ट्यूनिंग रणनीतियाँ, और ज़ीरो-शॉट, फ़्यू-शॉट, और मल्टी-शॉट लर्निंग जैसी सीखने की तकनीकें शामिल हैं। जैसे-जैसे आप आगे बढ़ेंगे, आपको LLMs को संचालित करने वाली अत्याधुनिक प्रशिक्षण पद्धतियों की समझ मिलेगी, जिनमें अगले-शब्द की भविष्यवाणी, मास्क्ड भाषा मॉडलिंग, और अटेंशन मैकेनिज़्म शामिल हैं।

LLM की चिंताओं और विचारों का अन्वेषण करें

आप LLMs के निर्माण और प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण नैतिक और पर्यावरणीय पहलुओं, जैसे प्रशिक्षण डेटा और गोपनीयता संबंधी चिंताओं, पर भी काम करेंगे।

जैसे-जैसे आप पाठ्यक्रम पूरा करते हैं, आप जानेंगे कि LLM क्षेत्र में नवीनतम शोध में गहराई से उतरते हुए कैसे आगे बने रहें। आप मॉडल व्याख्येयता, अनसुपरवाइज़्ड बायस हैंडलिंग, कम्प्यूटेशनल दक्षता, और उन्नत रचनात्मकता पर केंद्रित भविष्य के विकासों का अन्वेषण करेंगे।

इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास LLMs, उनकी क्षमताओं, अनुप्रयोगों और रोचक चुनौतियों की व्यापक समझ होगी।

पूर्वापेक्षाएँ

Understanding Machine Learning

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

Large Language Models (LLM) का परिचय

AI परिदृश्य तेज़ी से बदल रहा है, और Large Language Models (LLMs) इस बदलाव के केंद्र में हैं। यह अध्याय जाँचता है कि LLMs किस तरह मानवीय-से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को आगे बढ़ा रहे हैं और अनेक अनुप्रयोगों के ज़रिए उद्योगों को बदल रहे हैं। आप भाषा मॉडलिंग से जुड़ी चुनौतियों और उसकी जटिलताओं का अन्वेषण करेंगे।

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LLMs के बिल्डिंग ब्लॉक्स

यह अध्याय LLMs की नवीनता और उनकी उभरती क्षमताओं पर ज़ोर देता है, साथ ही डेटा प्रिपरेशन के लिए विभिन्न NLP तकनीकों का खाका प्रस्तुत करता है। आप LLMs को ट्रेन करने की चुनौतियाँ सीखेंगे और समझेंगे कि फाइन-ट्यूनिंग उन्हें प्रभावी रूप से कैसे संबोधित कर सकती है। आप यह भी जानेंगे कि N-shot लर्निंग तकनीकें सीमित लेबल्ड डेटा होने पर प्री-ट्रेंड मॉडल्स को कुशलता से अनुकूलित करने में कैसे सक्षम बनाती हैं।

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ट्रेनिंग मेथडोलॉजी और टेक्नीक्स

इस अध्याय में, आप LLM को ट्रेन करने के बुनियादी बिल्डिंग ब्लॉक्स, जैसे प्री-ट्रेनिंग तकनीकों के बारे में सीखेंगे। आप ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और अटेंशन मैकेनिज़्म जैसे जटिल कॉन्सेप्ट्स की सहज समझ भी पाएँगे। अध्याय एक एडवांस्ड फाइन-ट्यूनिंग तकनीक पर चर्चा करता है और LLM को पूरा करने के लिए ट्रेनिंग प्रक्रिया का सार प्रस्तुत करता है।

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चिंताएँ और विचार-विमर्श

इस अध्याय में, हम LLMs को ट्रेन करते समय मुख्य बातों पर गहराई से चर्चा करते हैं, जैसे बड़े पैमाने पर डेटा की उपलब्धता, डेटा क्वालिटी, सटीक लेबलिंग, और बायस्ड डेटा के निहितार्थ। आप डेटा प्राइवेसी, नैतिक चिंताओं और पर्यावरणीय प्रभाव जैसे विभिन्न LLM जोखिमों की भी जाँच करेंगे। अंत में, अध्याय उभरते शोध क्षेत्रों और LLMs के बदलते परिदृश्य पर चर्चा के साथ समाप्त होता है।