Large Language Models from Scratch: Build, Fine-Tune, and Deploy LLMs (bằng tiếng Anh).

Mô hình ngôn ngữ lớn đang chuyển đổi công nghệ, nhưng hiểu cách chúng thực sự hoạt động dưới cái nón là điều phân biệt các nhà thực hành AI thực sự. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua cơ chế nền tảng của LLM, giải thích các khái niệm phức tạp thông qua các phân tích rõ ràng, từng bước và các giải thích cấp mã. Bằng cách đọc và phân tích các bài học có cấu trúc, bạn sẽ chuyển từ một người quan sát tò mò đến một người hiểu được nền tảng toán học và cấu tạo của các mô hình biến đổi. Bạn sẽ học cách dữ liệu chảy qua một LLM, cách tinh chỉnh các mô hình trên dữ kiện tùy chỉnh, và cách chuẩn bị chúng cho việc triển khai thế giới thực. Bạn sẽ học: Hiểu kiến trúc cơ bản của các mạng nơron dựa trên biến đổi và cơ chế chú ý; Xây dựng các thành phần cốt lõi của một mô hình ngôn ngữ từng bước sử dụng các giải thích mã rõ ràng; Ứng dụng các kỹ thuật tinh chỉnh hiện đại, bao gồm các phương pháp hiệu quả tham số như LoRA, để thích nghi với các mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể; Tối ưu hóa mô hình hiệu suất cho suy luận nhanh hơn và sử dụng bộ nhớ thấp hơn; triển khai mô hình ngôn ngữ vào môi trường sản xuất sử dụng công cụ chạy hiệu quả; khám phá các khái niệm cơ bản của Retrieval-Augmented Generation (RAG) và kỹ thuật nhanh để mở rộng khả năng mô hình. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và trực giác toán học đằng sau tokenization và embeddings, trước khi chuyển sang phân tích mã cấu trúc và chiến lược triển khai thực tế. Bạn sẽ tiến triển tự nhiên từ nền tảng lý thuyết đến cơ học của huấn luyện và tối ưu hóa. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, người đam mê dữ liệu và người mới bắt đầu tìm kiếm một sự giới thiệu rõ ràng, khái niệm và mức độ mã cho LLM mà không cần kiến thức trước tiên tiến về học sâu. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa các hoạt động bên trong của các mô hình ngôn ngữ hiện đại và xây dựng nền tảng kỹ thuật AI của bạn.