Ajuste fino de modelos generativos: conceitos, trade-offs e quando usá-los

Os modelos generativos modernos são poderosos, mas não conhecem seu estilo visual, seu assunto ou o visual específico que você está tentando alcançar. O ajuste fino é a ponte entre modelos de propósito geral e um modelo que se sente como seu.Este curso fornece uma introdução calma e estruturada aos conceitos para que você possa decidir quando o ajuste fino é a ferramenta certa. Você aprenderá o que o ajuste fino realmente muda, como ele difere do prompt e como técnicas como LoRA tornam o ajuste fino pessoal acessível.O curso permanece fundamentado em abordagens amplamente utilizadas e aponta para os avanços modernos que moldam o campo. O que você vai aprender: - Entenda o que significa ajuste fino e como ele difere das abordagens baseadas em prompt e incorporação - Reconheça as principais técnicas de ajuste fino, incluindo ajuste fino completo, LoRA e Dreambooth - Explore os requisitos de dados para diferentes objetivos de ajuste fino, incluindo estilo, assunto e conceito - Leia o fluxo de trabalho típico da preparação do conjunto de dados para o treinamento e a avaliação - Identifique as realidades de hardware e software que moldam o que é viável em casa e em um estúdio - Entenda as considerações éticas e de direitos em torno de dados de treinamento e modelos compartilhados O curso começa com o que os modelos generativos realmente fazem e onde o prompting atinge seus limites, passa pelas principais técnicas de ajuste fino e fecha com realidades práticas, incluindo hardware, ética e modelos compartilhados.Exercícios escritos ajudam você a decidir quando o ajuste fino é a escolha certa para um projeto criativo específico. Este curso é projetado para iniciantes absolutos sem experiência em aprendizado de máquina, incluindo artistas, designers e tecnólogos criativos.Não são necessários pré-requisitos.O curso explica cada conceito à medida que aparece e permanece focado na compreensão, em vez da implementação.