설명
🤗 smol-course에 오신 것을 환영합니다. 이 과정은 언어 모델의 미세 조정에 중점을 둔 포괄적이고 접근 가능한 과정입니다. 이 무료 과정은 참가자들이 대형 언어 모델을 위한 미세 조정 기술을 이해하고 구현하며 최적화하는 데 있어 초급에서 전문가 수준까지 안내하도록 설계되었습니다. 이 과정은 오픈 소스 및 오픈 과학을 통해 인공지능을 발전시키고 민주화하는 것을 목표로 합니다.
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smol-course는 시작하는 데 도움이 되는 증강 문서 경험을 제공합니다. 참가자는 과정 강의 계획서를 발견하고, 인증 과정에 대해 배우며, 과정 뒤에 있는 팀을 만날 수 있습니다. 이 과정은 대형 언어 모델의 미세 조정 기술을 빠르게 습득하고자 하는 소프트웨어 개발자와 엔지니어에게 특히 적합합니다. 이 범주에 해당하지 않는 경우, 대신 LLM 과정을 탐색할 수 있습니다.
과정 전반에 걸쳐 참가자는 지침 조정, 감독된 미세 조정, 선호 정렬, 평가 및 비전 언어 모델을 포함한 다양한 주제를 학습합니다. 그들은 TRL 및 Transformers와 같은 확립된 미세 조정 프레임워크와 도구를 사용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한, 이 과정은 커뮤니티에서 생성한 미세 조정 응용 프로그램을 탐색하고 프로젝트를 공유하도록 장려합니다. 참가자는 다른 학생들의 모델과 비교하여 자신의 미세 조정된 모델을 평가할 수 있는 도전 과제에 참여할 기회도 갖게 됩니다.
이 과정은 이론적 개념을 다루는 기초 단위, 실용적 적용을 위한 실습 섹션, 실제 문제 해결을 위한 사용 사례 과제, 최신 미세 조정 구현 및 도구를 제공하기 위해 Hugging Face의 파트너와 협력하는 내용을 포함하여 구성됩니다. 이 과정은 참가자의 피드백과 기여에 따라 발전하는 살아있는 프로젝트로, GitHub 및 Discord를 통해 참여를 장려합니다.
등록하려면 참가자는 AI 및 LLM 개념에 대한 기본 이해, Python 프로그래밍에 대한 친숙함, PyTorch와 같은 딥 러닝 프레임워크에 대한 경험이 필요합니다. 이 과정은 인터넷에 접속할 수 있는 컴퓨터만 있으면 되며, GPU 기능이 있는 것이 바람직하고, 리소스에 접근하고 프로젝트를 생성하기 위한 계정이 필요합니다. 인증 과정은 무료로 제공되며, 과정 참여 및 프로젝트 제출에 따라 기초 및 수료 인증서를 제공합니다. 각 장은 약 1주일 내에 완료할 수 있도록 설계되었으며, 참가자가 일정에 맞춰 진행할 수 있도록 권장 속도가 제공됩니다.
- 카테고리머신러닝 및 데이터 사이언스
smol-course의 핵심 기능
무료 과정
실습 학습
인증서 제공
커뮤니티 참여
파트너와의 협력
증강 문서
실제 과제
빠른 학습
smol-course 사용 방법은?
등록: 과정 자료에 접근하기 위해 계정을 생성하세요.
학습: 기초 단위에 참여하여 미세 조정 개념을 배우세요.
실습: 미세 조정 프레임워크를 사용하여 실습 섹션에 참여하세요.
협력: 커뮤니티와 함께 논의하고 프로젝트를 공유하세요.
smol-course의 사용 사례
- 언어 모델 미세 조정
- 실습 AI 프로젝트
- 커뮤니티 협력
- 인증 준비
- 기술 개발
