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.
Spécialisation Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs)
Découvrez de nouvelles compétences avec 30 % de réduction sur les cours dispensés par des experts du secteur. Économisez maintenant.
Spécialisation 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.
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 5 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 5 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
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.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Reinforcement Learning
- Multimodal Prompts
- LLM Application
- Artificial Intelligence
- Application Deployment
- Generative AI Agents
- Machine Learning
- Natural Language Processing
- Deep Learning
- Cost Management
- AI Personalization
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Large Language Modeling
- Generative Model Architectures
- Responsible AI
- Case Studies
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
juillet 2025
12 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de Pearson
Spécialisation - série de 3 cours
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Generative AI
Catégorie : ChatGPT
Catégorie : LLM Application
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Cost Management
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : AI Personalization
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : LLM Application
Catégorie : OpenAI
Catégorie : Case Studies
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Multimodal Prompts
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Performance Tuning
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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