
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
AISchool
LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.
Intermediate
LLM, Llama, 딥러닝
GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)論文をTensorFlow 2.0を利用してゼロから実装してみながら、ディープラーニング論文の実装能力を学べる講義です。
深層学習論文の読み方
ディープラーニング論文の実装方法
GPT(Generative Pre-trained Transformer) モデル構造に関する詳細な理解
GPT(Generative Pre-trained Transformer) モデルの背景知識
TensorFlow 2.0を利用したコード作成法
ディープラーニング研究者必須の素養、最新の論文実装能力!
GPTの実装で学びましょう😀
多くの企業でディープラーニング研究者を採用する際、最新の論文を直接実装した経験を優待しています。
GPT-1 (Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)論文を直接実装しながら、最新の論文実装経験を学びましょう。
GPT-1論文(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)を一緒に読んで、GPT-1モデルをTensorFlow 2.0を使って底から実装してみます。
👋本講義は、TensorFlow 2.0と自然言語処理(NLP)の選手知識が必要な講義です。必ず以下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。
Q. ディープラーニング論文の実装を経験してみると何がいいですか?
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニング論文を読み、実装する能力を養いたい方
ディープラーニング研究関連職への就職をご希望の方
人工知能/ディープラーニング関連研究を行いたい方
人工知能(AI)大学院への進学を準備されている方
前提知識、
必要でしょうか?
Python 使用経験
受講済みの講座 [例で学ぶディープラーニング自然言語処理入門 NLP with TensorFlow - RNNからBERTまで] 受講経験
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受講生
640
受講レビュー
350
回答
4.6
講座評価
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