Het afstemmen van open-source LLM's (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.) Training Cursus

Inleiding tot open-source LLM's

• Wat zijn open-weight-modellen en waarom zijn ze zo belangrijk?
• Overzicht van LLaMA, Mistral, Qwen en andere community-ontwikkelde modellen;
• Toepassingsgebieden voor privé-, on-premise of veilige implementaties.

Installatie van de benodigde tools en omgeving opzetten

• Het installeren en configureren van Transformers, Datasets en PEFT-bibliotheken;
• Het kiezen van geschikte hardware voor het afstemmen van modellen;
• Het laden van pre-trainingde modellen uit Hugging Face of andere bronnen.

Datavoorbereiding en -voorverwerking

• Ondersteunde datavormaten (instructietuning, chatdata, alleen tekst);
• Tokenisatie en beheer van sequenties;
• Het maken van eigen datasets en data-loaders.

Afstemtechnieken voor LLM's

• Vergelijking tussen volledig afstemmen en parameter-efficiënte methoden;
• Het toepassen van LoRA en QLoRA om het afstemproces efficiënter te maken;
• Gebruik van de Trainer API voor snelle experimenten.

Modelevaluatie en -optimalisatie

• Het beoordelen van afgestemde modellen met behulp van generatie- en nauwkeurigheidsmaten;
• Omgaan met overfitting, generaliseerbaarheid en validatiesets;
• Tips voor het optimaliseren van prestaties en effectief loggen.

Implementatie in een beveiligde omgeving

• Het opslaan en laden van modellen voor inferentie;
• Het implementeren van afgestemde modellen binnen bedrijfsomgevingen waar veiligheid centraal staat;
• Vergelijking tussen on-premise- en cloudimplementatie.

Case studies en praktijkvoorbeelden

• Praktische voorbeelden van bedrijfsmatig gebruik van LLaMA, Mistral en Qwen;
• Omgaan met meerlingtalige of vakgebiedsspecifieke afstemmingen;
• Bespreking: de voordelen en nadelen van open versus gesloten modellen.

Samenvatting en vervolgstappen