Dieser LLM Fine-Tuning-Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten zur Optimierung und Bereitstellung von domänenspezifischen großen Sprachmodellen für fortgeschrittene Generative KI-Anwendungen. Beginnen Sie mit grundlegenden Konzepten - lernen Sie überwachtes Fine-Tuning, parameter-effiziente Methoden (PEFT) und bestärkendes Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF). Beherrschen Sie die Datenvorbereitung, die Abstimmung der Hyperparameter und die wichtigsten Bewertungsstrategien. Gehen Sie zur Implementierung mit LLM-Frameworks und -Bibliotheken über und wenden Sie bewährte Verfahren zur Modellauswahl, Bias-Überwachung und Kontrolle der Überanpassung an. Den Abschluss bilden praktische Demos - Fine-Tuning von Falcon-7B und Erstellung einer App zur Bilderzeugung mit LangChain und OpenAI DALL-E. Sie sollten über solide Kenntnisse in Python und Deep Learning-Grundlagen verfügen und bereits Erfahrungen mit großen Sprachmodellen gesammelt haben.

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LLM-Feinabstimmung und Anpassungsschulung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für LLM-Anwendungstechnik und Entwicklungszertifizierung

Dozent: Priyanka Mehta
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Fine-Tuning von LLMs durch überwachtes Lernen, PEFT und RLHF-Techniken
Vorbereiten und Strukturieren von Datensätzen für ein effizientes Training von Modellen
Optimierung der Genauigkeit des Modells durch Abstimmung der Hyperparameter und Überprüfung der Bias
Erstellung realer GenAI-Anwendungen mit Fine-Tuning-Modellen wie Falcon-7B und DALL-E
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Verantwortungsvolle KI
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: OpenAI
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: LangChain
Wichtige Details

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Juli 2025
7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module
Erforschen Sie die Grundlagen des Fine-Tunings von LLM in diesem umfassenden Modul. Lernen Sie die Kernprinzipien des Fine-Tunings von großen Sprachmodellen (LLM) kennen, von überwachten und parameter-effizienten Methoden (PEFT) bis hin zum Bestärkenden Lernen mit menschlichem Feedback (RLHF). Sammeln Sie praktische Erfahrungen in der Datenvorbereitung und der Abstimmung von Hyperparametern durch reale Demos zur Optimierung der GenAI-Leistung.
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
Beherrschen Sie in diesem praxisorientierten Modul die Bewertung und Bereitstellung von LLM Fine-Tuning. Lernen Sie, Fine-Tuning-Modelle zu optimieren und zu bewerten, erkunden Sie wichtige Bibliotheken und Frameworks und implementieren Sie Best Practices für Datenaufbereitung, Modellauswahl und Bias-Überwachung. Wenden Sie die Konzepte in Echtzeit an, z. B. durch die Abstimmung von Falcon-7B und die Erstellung einer KI-Bilderzeugungs-App mit LangChain und DALL-E.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Aufgaben
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Dozent

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Häufig gestellte Fragen
Beginnen Sie damit, die Grundlagen von großen Sprachmodellen und ihrer Architektur zu verstehen. Dann erkunden Sie Fine-Tuning-Techniken wie Überwachtes Lernen, PEFT und RLHF mit Tools wie Hugging Face, LangChain und Frameworks wie PyTorch.
Die benötigte Zeit hängt von der Größe des Modells, dem Datensatz und der Infrastruktur ab. Das Fine-Tuning kleinerer Modelle kann einige Stunden dauern, während größere Modelle wie die Falcon-7B mehrere Tage auf Hochleistungs-GPUs benötigen können.
Ein praxisorientierter Kurs, der die LLM-Architektur, Fine-Tuning-Methoden und die Bereitstellung in der Praxis abdeckt - wie z. B. Generative KI-Programme mit praktischen Demos zu Hugging Face und LangChain - ist ideal, um LLMs zu beherrschen.
Weitere Fragen
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