内容 隐藏
1 RAG 调整 LLM 模型
2 RAG Tuning LLM Models
2.1 你将学到什么
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

RAG 调整 LLM 模型

RAG Tuning LLM Models

RAG 调优 LLM 模型涉及的各个流程以及如何部署它们

你将学到什么

  • 什么是 RAG？为什么它对法学硕士有用？
  • RAG 调优的优点和挑战是什么？
  • 如何针对特定任务或领域微调 RAG 模型？
  • 如何优化 RAG 模型的速度和内存效率？

要求

  • Python 编程 PyTorch 框架 自然语言处理 大型语言模型 Hugging Face Transformers 库

描述

在本课程结束时，您将对 RAG 以及如何将其用于各种自然语言处理任务和应用程序有深入的了解。您还将拥有可以向潜在雇主或客户展示的 RAG 项目组合。

本课程专为对自然语言处理和大型语言模型感兴趣以及想要学习如何使用 RAG 检索和生成自然语言的任何人而设计。要学习本课程，您将需要以下领域的一些基本知识和技能：

  • Python编程
  • PyTorch框架
  • 自然语言处理
  • 大型语言模型
  • 拥抱脸变形金刚库

如果您不熟悉这些主题，请不要担心，我们将提供一些资源和参考资料供您了解更多信息。但是，我们建议您对自然语言处理和大型语言模型有一些经验和兴趣，因为这将帮助您充分利用本课程。

本课程分为六个部分，每个部分涵盖 RAG 的不同方面。第一部分是简介，您将了解什么是 RAG 以及为什么它对法学硕士有用。第二部分是 RAG 框架，您将在其中了解 RAG 的工作原理及其组件。第三部分是 RAG 调优，您将学习如何微调、评估和优化 RAG 模型。第四部分是 RAG 应用程序，您将在其中学习如何从头开始构建和部署基于 RAG 的 LLM 应用程序。第五部分是 RAG 优化，您将学习如何优化 RAG 模型以提高速度和内存效率。第六部分也是最后一部分是结论，您将在其中了解 RAG 研究当前的局限性和未来的方向。

本课程适合谁：

  • 任何对 RAG 调整 LLM 模型感兴趣的人
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