Büyük Dil Modellerinde İnce Ayar ve Optimizasyon

Bu kurs, büyük dil modelleri (LLM'ler) için model adaptasyonu, ince ayar (fine-tuning) ve bağlam mühendisliği (context engineering) konularına kapsamlı ve uygulamalı bir yolculuk sunar. Önceden eğitilmiş modellerin, çeşitli alanlardaki gerçek dünya NLP problemlerini çözmek için nasıl verimli bir şekilde özelleştirilebileceğine, optimize edilebileceğine ve dağıtılabileceğine odaklanır. Yapılandırılmış dersler, demolar ve uygulama ödevleri aracılığıyla, ölçeklenebilir ve üretime hazır LLM sistemleri oluşturmak için transfer öğrenimi, parametre açısından verimli ince ayar teknikleri, bağlam mühendisliği stratejileri ve optimizasyon yöntemlerini nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Kurs, Hugging Face, Trainer API'leri ve model izleme platformları gibi modern araçları kullanarak hem teorik temelleri hem de pratik iş akışlarını vurgulamaktadır. Bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: - Büyük dil modelleri için transfer öğrenimi, model adaptasyonu ve parametre açısından verimli ince ayar ilkelerini açıklamak - Sektöre özel ve görev tabanlı uygulamalar için LoRA ve adaptörler gibi teknikleri kullanarak önceden eğitilmiş modellerde ince ayar yapmak - Bağlam optimizasyonu, sıkıştırma ve ölçeklenebilir bağlam şablonları dahil olmak üzere etkili bağlam mühendisliği stratejileri tasarlamak - Göreve uygun yöntemler kullanarak ince ayar yapılmış modelleri değerlendirmek