Lekce 12 - LLM - Princip fungování a architektura
V minulé lekci, LLM - Klíčové koncepty a modely, jsme probrali základní principy, klíčové techniky a praktické aplikace velkých jazykových modelů (LLM).
V tomto tutoriálu umělé inteligence probereme základní principy tvorby LLM, a to včetně sběru dat, tréninku, vyhodnocení a optimalizace. Podíváme se také na architekturu LLM a fungování transformerů.
Princip fungování LLM
LLM se vytvářejí na základě pokročilých technik hlubokého učení a zpracování přirozeného jazyka (NLP). Proces jejich fungování lze rozdělit do čtyř hlavních fází:
Data
Učení LLM probíhá sběrem obrovského množství textových dat. Pro sběr dat je důležité zachytit celou rozmanitost lidského jazyka. Správná příprava dat zajišťuje, že model rozumí jazykovým vzorcům a kontextu, což mu umožňuje generovat smysluplné a relevantní texty. Texty získávají modely LLM například z těchto zdrojů:
...konec náhledu článku...
Pokračuj dál
Došel jsi až sem a to je super! Věříme, že ti první lekce ukázaly něco nového a užitečného.
Chceš v kurzu pokračovat? Přejdi do prémiové sekce.
Omezená nabídka: Nauč se vše a ušetři
Obsah článku spadá pod licenci Premium, koupí článku souhlasíš se smluvními podmínkami.
- Neomezený a trvalý přístup k jednotlivým lekcím.
- Kvalitní znalosti v oblasti IT.
- Dovednosti, které ti pomohou získat vysněnou a dobře placenou práci.
Popis článku
Požadovaný článek má následující obsah:
V tomto tutoriálu umělé inteligence se dozvíme o principu fungování LLM, sběru dat, tréninku i samotné architektuře.
Kredity získáš, když podpoříš naši síť. To můžeš udělat buď zasláním symbolické částky na podporu provozu nebo přidáním obsahu na síť.
