Înțelegerea LLM-urilor

Ask a Question

Dacă ați ajuns până aici în curs, felicitări – acum aveți toate cunoștințele și instrumentele necesare pentru a aborda (aproape) orice sarcină de procesare a limbajului cu 🤗 Transformers și ecosistemul Hugging Face!

De la NLP la LLM-uri

Deși am acoperit multe sarcini tradiționale de NLP în acest curs, domeniul a fost revoluționat de Modelele Mari de Limbaj (LLM-uri). Aceste modele au extins dramatic ceea ce este posibil în procesarea limbajului:

Abilitățile fundamentale de NLP pe care le-ați învățat sunt în continuare esențiale pentru a lucra eficient cu LLM-urile. Înțelegerea tokenizării, a arhitecturilor de modele, a metodelor de fine-tuning și a metricilor de evaluare vă oferă cunoștințele necesare pentru a valorifica la maximum potențialul LLM-urilor.

Am văzut o mulțime de data collators, așa că am făcut acest mic videoclip pentru a vă ajuta să găsiți cel pe care să îl utilizați pentru fiecare sarcină:

După finalizarea acestui tur fulger prin sarcinile de bază ale procesării limbajului, ar trebui să:

În ciuda tuturor acestor cunoștințe, va veni un moment în care fie veți întâlni un bug dificil în codul vostru, fie veți avea o întrebare despre cum să rezolvați o anumită problemă de procesare a limbajului. Din fericire, comunitatea Hugging Face este aici pentru a vă ajuta! În ultimul capitol al acestei părți a cursului, vom explora cum puteți depana modelele Transformer și cum puteți solicita ajutor în mod eficient.

< > Update on GitHub