
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.
중급이상
LLM, Llama, 딥러닝
Đây là khóa học tìm hiểu khái niệm và cách ứng dụng thư viện LangChain, đồng thời tự tạo ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain.
Các khái niệm cơ bản và cách sử dụng thư viện LangChain
Khái niệm về Retrieval-Augmented Generation(RAG)
Các ứng dụng đa dạng của Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Cách tạo ChatGPT của riêng bạn bằng Retrieval-Augmented Generation (RAG)
LangChain giúp triển khai LLM dễ dàng,
Từ khái niệm đến thực hành, tất cả ở một nơi!
Bằng cách sử dụng đúng thư viện LangChain và API OpenAI, bạn có thể triển khai ChatGPT của riêng mình bằng mô hình LLM mới nhất chỉ trong vài dòng mã.
Những người muốn tìm hiểu các khái niệm và cách sử dụng thư viện LangChain một cách chắc chắn.
Bất kỳ ai muốn tạo ChatGPT của riêng mình bằng Langchain
Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về các trường hợp sử dụng khác nhau của Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Bất kỳ ai muốn phát triển dịch vụ bằng mô hình LLM mới nhất
👨💻 Chúng ta sẽ thực hành tạo nhiều ChatGPT khác nhau của riêng mình bằng LangChain và nhiều tập dữ liệu khác nhau.
![]() | Chúng tôi sẽ tạo JudgeGPT, cho phép bạn tìm kiếm luật lệ và kiểm tra nội dung luật lệ bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu luật lệ khác nhau. |
![]() | Hãy tạo PatentGPT, cho phép bạn tìm kiếm bằng sáng chế và kiểm tra thông tin bằng sáng chế bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu bằng sáng chế khác nhau. |
![]() | Chúng tôi sẽ tạo ra công cụ phân tích tình cảm đánh giá GPT (SentimentGPT) có thể phân tích tình cảm tích cực và tiêu cực trong các đánh giá bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu đánh giá khác nhau. |
![]() | Chúng tôi sẽ tạo GPT đề xuất sản phẩm (RecommendationGPT) để đề xuất các sản phẩm có xếp hạng tốt và đáp ứng nhu cầu của người dùng bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu đánh giá sản phẩm khác nhau. |
👋 Khóa học này yêu cầu bạn đã có kiến thức về Python, Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và Thạc sĩ Luật (LLM ). Hãy đảm bảo bạn đã học các khóa học bên dưới trước, hoặc có kiến thức tương đương trước khi tham gia khóa học này.
H. LangChain là gì?
Thư viện LangChain là một thư viện Python cung cấp nhiều chức năng liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) . Mục đích chính của nó là cung cấp các công cụ hữu ích để xây dựng và nghiên cứu các hệ thống AI đàm thoại . Các tính năng của nó bao gồm:
1. Xây dựng Chatbot : LangChain cung cấp các công cụ để xây dựng chatbot và hệ thống AI đàm thoại. Điều này cho phép người dùng dễ dàng tạo chatbot của riêng mình .
2. Nhiều chức năng NLP khác nhau : Thư viện này bao gồm nhiều chức năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên như tạo văn bản, tóm tắt và dịch thuật.
3. Kiến trúc Plug-and-Play : Người dùng có thể dễ dàng tích hợp LangChain với các mô hình hoặc hệ thống NLP hiện có. Điều này cho phép dễ dàng kết hợp nhiều mô hình ngôn ngữ và chức năng khác nhau.
4. Khả năng mở rộng và tùy chỉnh : LangChain được thiết kế để cho phép người dùng tùy chỉnh và mở rộng hệ thống theo nhu cầu của họ. Đây là một tính năng hữu ích cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
5. Hỗ trợ nghiên cứu và phát triển : LangChain giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển thử nghiệm và phát triển các mô hình AI đàm thoại mới.
Thư viện này là một công cụ hữu ích cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và sinh viên quan tâm đến nghiên cứu và phát triển liên quan đến AI đàm thoại . LangChain cho phép người dùng xây dựng và thử nghiệm các hệ thống NLP phức tạp dễ dàng hơn .
H. Người chơi có cần kiến thức không?
Bài giảng này [Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Mọi Người (LLM) Phần 2 - Xây dựng ChatGPT của riêng bạn với LangChain] sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng ChatGPT của riêng mình bằng thư viện LangChain và LLM . Do đó, bài giảng được tiến hành với giả định rằng bạn đã có kiến thức cơ bản về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và LLM. Nếu bạn chưa có kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và LLM, chúng tôi khuyên bạn nên học bài giảng trước [Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Mọi Người (LLM) Phần 1 - Tinh chỉnh Llama 2] trước.
Khóa học này dành cho ai?
Những ai muốn tìm hiểu về khái niệm và cách sử dụng thư viện 랭체인(LangChain)
Người muốn tự tạo ChatGPT riêng của mình
Những ai muốn làm việc trong ngành liên quan đến nghiên cứu Deep Learning.
Người muốn nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo/Học sâu.
Người đang chuẩn bị cao học AI
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm Python
Kinh nghiệm học khóa học tiền đề [Mô hình ngôn ngữ lớn LLM (Large Language Model) dành cho tất cả mọi người Phần 1 - Thử tinh chỉnh Llama 2]
8,844
Học viên
641
Đánh giá
350
Trả lời
4.6
Xếp hạng
29
Các khóa học
Tất cả
46 bài giảng ∙ (8giờ 59phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
21 đánh giá
4.4
21 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
1.402.898 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!