Modelafstemming en grote taalmodellen (LLM's) Training Cursus

Inleiding tot modelafstemming

• Wat is modelafstemming?
• Toepassingen en voordelen van modelafstemming
• Overzicht van vooraf getrainde modellen en overdrachtsleren

Voorbereiding op modelafstemming

• Het verzamelen en opschonen van datasets
• Inzicht in de gegevensvereisten per taak
• Verkennende data-analyse en voorbewerking

Technieken voor modelafstemming

• Overdrachtsleren en feature extraction
• Modelafstemming van transformer-modellen met behulp van Hugging Face
• Fine-tunen van modellen voor zowel supervisie- als onsupervisietaken

Afstemmen van grote taalmodellen (LLM’s)

• Het aanpassen van LLM’s aan NLP-taken zoals tekstclassificatie en samenvatten.
• Trainen van LLM’s met eigen datasets
• Beïnvloeden van het gedrag van LLM’s via prompt engineering

Optimalisatie en evaluatie

• Hyperparameter-tuning
• Evaluatie van de modelprestaties
• Oplossen van problemen zoals overfitting en onderfitting

Schaalbaarheid bij modelafstemming

• Modelafstemming uitvoeren op gedistribueerde systemen
• Gebruikmaken van cloudgebaseerde oplossingen voor schaalbaarheid
• Voorbeelden: Grote projecten waarbij modelafstemming werd toegepast

Beste praktijken en uitdagingen

• Hoe slaagt men erin een succesvolle modelafstemming te realiseren?
• Veelvoorkomende problemen en hoe deze op te lossen.
• Ethische overwegingen bij het fine-tunen van AI-modellen

Gevorderde onderwerpen (optioneel)

• Modelafstemming van multimodale modellen
• Zero-shot- en few-shot-learningtechnieken
• Inzicht in de LoRA-techniek (Low-Rank Adaptation)

Samenvatting en vervolgstappen