LLM Course documentation
Partea 2 completă!
0. Configurare
1. Modele Transformer
2. Folosirea 🤗 Transformers
3. Fine-tuning unui model preantrenat
4. Partajarea modelelor și a tokenizatoarelor
5. Biblioteca 🤗 Datasets
6. Biblioteca 🤗 Tokenizers
7. Sarcini clasice NLP
8. Cum să ceri ajutor
IntroducereCe să faci când primești o eroareCum să ceri ajutor pe forumuriDebugging-ul pipeline-ului de antrenamentCum să scrii un issue bunPartea 2 completă!Quiz de sfârșit de capitol
9. Construirea și partajarea demo-urilor
10. Curățați seturi de date de înaltă calitate
11. Fine-tuning pentru modele mari de limbaj
12. Construiește Modele de Raționament new
Evenimente Curs
Partea 2 completă!
Felicitări, ați ajuns la sfârșitul celei de-a doua părți a cursului! Lucrăm activ la cea de-a treia, așa că abonați-vă la newsletter-ul nostru pentru a vă asigura că nu îi ratați lansarea.
Ar trebui să puteți acum să abordați o gamă largă de sarcini NLP și să ajustați fin sau să preantrenați un model pe ele. Nu uitați să vă partajați rezultatele cu comunitatea pe Model Hub.
Abia așteptăm să vedem ce veți construi cu cunoștințele pe care le-ați câștigat!
Update on GitHub