
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
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LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.
중급이상
LLM, Llama, 딥러닝
ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルであるTransformerとBERTまで、ディープラーニング自然言語処理(Natural Language Processing [NLP])の原理と活用方法を様々な例と実習コード実装を通じて学習します。
ディープラーニングを活用した自然言語処理の基礎と原理
RNNからSeq2Seq, Transformer, BERTに至るディープラーニング自然言語処理技法の発展過程
BERTを私が望む問題にFine-Tuningする方法
ディープラーニング自然言語処理の基礎から最新モデルのTransformerとBERTまで
さまざまな例とコードの実践を通して学びましょう😀
様々な例と実習を通じてディープラーニング自然言語処理の原理をしっかりと学習した後✍️、
TransformerとBERTまでの最新のディープラーニング NLP モデルを TensorFlow 2.0 を使ってさまざまな例について実装しましょう。
👋このレッスンは、TensorFlow 2.0とディープラーニングの基礎についての選手知識が必要なレッスンです。必ず下記の講義を先に受講するか、それに準ずる知識を備えた後、本講義を受講してください。
ディープラーニングコア理論と最新のTensorFlow 2.0を利用したディープラーニングコードの実装を一度に学ぶことができる講義です。
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングを活用した自然言語処理プロジェクトを進めてみたい方
ディープラーニング自然言語処理技法の原理を学習したい方
私が望む問題にBERTをFine-Tuningしてみたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの使用経験
選手講の「TensorFlow 2.0で学ぶディープラーニング入門」受講経験
8,850
受講生
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受講レビュー
350
回答
4.6
講座評価
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講座資料(こうぎしりょう):
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