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Struttura del corso
Introduzione
- Cosa sono Large Language Models (LLMs)?
- LLM vs modelli NLP tradizionali
- Panoramica delle caratteristiche e dell'architettura degli LLM
- Sfide e limiti degli LLM
Capire gli LLM
- Il ciclo di vita di un LLM
- Come funzionano gli LLM
- I componenti principali di un LLM: encoder, decoder, attenzione, embedding, ecc.
Introduttiva
- Impostazione dell'ambiente di sviluppo
- Installazione di un LLM come strumento di sviluppo, ad esempio Google Colab, Hugging Face
Lavorare con gli LLM
- Esplorazione delle opzioni LLM disponibili
- Creazione e utilizzo di un LLM
- Ottimizzazione di un LLM su un set di dati personalizzato
Riassunto del testo
- Comprendere il compito del riassunto del testo e le sue applicazioni
- Utilizzo di un LLM per il riassunto estrattivo e astratto del testo
- Valutazione della qualità dei riepiloghi generati utilizzando metriche come ROUGE, BLEU, ecc.
Risposta alle domande
- Comprendere il compito della risposta alle domande e le sue applicazioni
- Utilizzo di un LLM per la risposta alle domande a dominio aperto e chiuso
- Valutazione dell'accuratezza delle risposte generate utilizzando metriche come F1, EM, ecc.
Generazione di testo
- Comprendere il compito della generazione di testo e le sue applicazioni
- Utilizzo di un LLM per la generazione di testo condizionale e incondizionato
- Controllo dello stile, del tono e del contenuto dei testi generati utilizzando parametri come temperatura, top-k, top-p, ecc.
Integrazione degli LLM con altri framework e piattaforme
- Utilizzo di LLM con PyTorch o TensorFlow
- Utilizzo di LLM con Flask o Streamlit
- Utilizzo di LLM con Google Cloud o AWS
Risoluzione dei problemi
- Comprendere gli errori e i bug comuni negli LLM
- Utilizzo di TensorBoard per monitorare e visualizzare il processo di formazione
- Utilizzo di PyTorch Lightning per semplificare il codice di addestramento e migliorare le prestazioni
- Utilizzo di Hugging Face set di dati per caricare e pre-elaborare i dati
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Comprensione dell'elaborazione del linguaggio naturale e del deep learning
- Esperienza con Python e PyTorch o TensorFlow
- Esperienza di programmazione di base
Pubblico
- Gli sviluppatori
- Appassionati di PNL
- Scienziati dei dati
14 ore
