This specialization is a quick start guide to help people use and launch LLMs like GPT, Llama, T5, and BERT at scale. It presents a step-by-step approach to building and deploying LLMs, with real-world case studies to illustrate the concepts, and covers topics such as constructing agents, fine-tuning a Llama 3 model with RLHF, building recommendation engines with Siamese BERT architectures, launching an information retrieval system with OpenAI embeddings and GPT-4, and building an image captioning system with the vision transformer and GPT. This guide provides clear instructions and best practices for using LLMs and will be a valuable resource for anyone looking to use LLMs in their projects.
Spezialisierung für Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs)
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Spezialisierung für Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs)
Master Prompt Engineering and LLM Tools. Use and launch LLMs like GPT, Llama, T5, and BERT at scale through real-world case studies.
Dozent: Pearson
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Master the fundamentals and advanced techniques of LLMs, including semantic search and prompt engineering.
Develop and deploy custom multimodal models, integrating text and visual data for comprehensive AI solutions.
Optimize LLMs for specific tasks using fine-tuning, quantization, and knowledge distillation for efficient performance.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Multimodal Prompts
- Application Deployment
- Deep Learning
- Cost Management
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Generative AI Agents
- Responsible AI
- Artificial Intelligence
- Generative Model Architectures
- AI Personalization
- Natural Language Processing
- Large Language Modeling
- Machine Learning
- Reinforcement Learning
- Case Studies
- LLM Application
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
Juli 2025
12 Praxisübungen
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- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Understand the evolution and mechanics of modern NLP and LLMs.
Build and implement semantic search systems using embeddings.
Master prompt engineering for reliable and consistent LLM outputs.
Create retrieval-augmented generation systems and AI agents.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Generative AI
Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: LLM Application
Was Sie lernen werden
Master fine-tuning techniques to optimize LLM performance for specific tasks.
Develop advanced prompt engineering skills for nuanced and comprehensive outputs.
Create customized embeddings and model architectures for superior AI solutions.
Understand AI alignment principles to ensure models meet human expectations.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Cost Management
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: OpenAI
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Case Studies
Was Sie lernen werden
Develop custom multimodal models and implement reinforcement learning for dynamic LLM refinement.
Master advanced fine-tuning techniques, optimizing open-source models for specific tasks.
Deploy LLMs to the cloud using quantization, pruning, and knowledge distillation for efficient performance.
Evaluate LLM tasks across various categories, preparing models for real-world applications.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Multimodal Prompts
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Prompt Engineering
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