Lewati ke konten utama

Kursus

Konsep Large Language Models (LLM)

DasarTingkat Keterampilan

Diperbarui 05/2026

Temukan potensi penuh dari LLMs melalui kursus konseptual kami yang mencakup aplikasi LLMs, metode pelatihan, pertimbangan etika, dan penelitian terbaru.

Mulai Kursus Gratis

TheoryArtificial Intelligence

2 jam

15 videos

50 Latihan

3,000 XP

100K+

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Model Bahasa Besar (LLM)

Persyaratan

Understanding Machine Learning

1

Pengantar Large Language Models (LLM)

Lanskap AI berkembang pesat, dan Large Language Models (LLM) berada di garis depan evolusi ini. Bab ini membahas bagaimana LLM mendorong kemajuan kecerdasan buatan yang menyerupai manusia dan mentransformasi industri melalui beragam penerapannya. Anda akan menelusuri tantangan dan kompleksitas yang terkait dengan pemodelan bahasa.

Kebangkitan LLM dalam lanskap AI

Definisi LLM

LLM dalam lanskap AI

Aplikasi AI vs. LLM

Aplikasi dunia nyata

Aplikasi bisnis

Aplikasi multimodal

Otomatisasi tugas berbasis data

Tantangan pemodelan bahasa

Apa yang dapat dilakukan model bahasa?

Pembelajaran tugas-tunggal vs. multi-tugas

2

Komponen Pembentuk LLM

Bab ini menekankan kebaruan LLM dan kapabilitas yang muncul darinya sembari menguraikan berbagai teknik NLP untuk penyiapan data. Anda akan mempelajari tantangan dalam melatih LLM dan bagaimana fine-tuning dapat mengatasinya secara efektif. Anda juga akan memahami bagaimana teknik pembelajaran N-shot memungkinkan adaptasi yang efisien pada model pra-latih ketika berhadapan dengan data berlabel yang terbatas.

Kebaruan LLM

Pemecahan masalah dengan LLM

Model tradisional vs. LLM

Gambaran umum tergeneralisasi tentang NLP

Persiapan data

Pra-pemrosesan dan representasi teks

Word embeddings dibanding bag-of-words

Fine-tuning

Tantangan dalam membangun LLM

Adaptasi model pra-latih

Pre-trained atau fine-tuned?

Teknik pembelajaran

Fine-tune sebuah model

N-shot learning

3

Metodologi dan Teknik Pelatihan

Di bab ini, Anda akan mempelajari komponen dasar untuk melatih sebuah LLM, seperti teknik pra-pelatihan. Anda juga akan memperoleh pemahaman intuitif tentang konsep kompleks seperti arsitektur transformer, termasuk mekanisme attention. Bab ini membahas teknik fine-tuning tingkat lanjut dan merangkum proses pelatihan untuk menyelesaikan sebuah LLM.

Komponen dasar untuk melatih LLM

Bahasa bertopeng (masked language)

Prediksi kata berikutnya

Membangun dari nol

Pengenalan transformer

Hubungan antar kata yang berjauhan

Komponen transformer

Mekanisme attention

Fokus multi-head attention

Self vs. multi-head attention

Fine-tuning tingkat lanjut

Pelatihan end-to-end

Pelatihan, penyetelan, & umpan balik

Membangun sebuah LLM

4

Keprihatinan dan Pertimbangan

Pada bab ini, kita menelaah pertimbangan utama saat melatih LLM, seperti ketersediaan data berskala besar, kualitas data, pelabelan yang akurat, dan implikasi dari data yang bias. Anda juga akan mengkaji berbagai risiko LLM seperti privasi data, isu etis, dan dampak lingkungan. Terakhir, bab ini diakhiri dengan membahas area riset yang sedang berkembang dan lanskap LLM yang terus berevolusi.

Pertimbangan dan kekhawatiran terkait data

Apakah model Anda adil?

Tidak bias dan relevan

Layanan pelanggan sebuah bank

Kekhawatiran etis dan lingkungan

Penggunaan yang bertanggung jawab

Etika dan lingkungan

Ke mana arah perkembangan LLM?

Kreativitas vs. efisiensi

Menganalisis karya sastra

Saatnya merangkum

Konsep Large Language Models (LLM)

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Konsep Large Language Models (LLM) Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.