Efficient Large Language Model (LLM) Customization

Unternehmen müssen tagtäglich sprachbezogene Aufgaben wie Textklassifizierung, Inhaltserstellung, Stimmungsanalyse und Kunden-Chat-Support durchführen, und sie wollen dies auf möglichst kostengünstige Weise tun. Große Sprachmodelle können diese Aufgaben automatisieren, und effiziente LLM-Anpassungstechniken können die Fähigkeiten eines Modells erhöhen und die Größe der Modelle, die für den Einsatz in Unternehmensanwendungen erforderlich sind, reduzieren. In unserem Kurs Efficient Large Language Model (LLM) Customization gehst du über die prompte Entwicklung von LLMs hinaus und lernst eine Reihe von Techniken zur effizienten Anpassung von vortrainierten LLMs an deine spezifischen Anwendungsfälle kennen - ohne den rechenintensiven und teuren Prozess des Vortrainings deines eigenen Modells oder der Feinabstimmung der internen Gewichte eines Modells. Mit Hilfe des NVIDIA NeMo™-Dienstes lernst du verschiedene parametereffiziente Feinabstimmungsmethoden kennen, um das LLM-Verhalten für dein Unternehmen anzupassen. Bitte beachte, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht erstattungsfähig ist. Das bedeutet, dass du deinen Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren kannst und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.

Nach dem Efficient Large Language Model (LLM) Customization Training

• Wendest du parametereffiziente Feinabstimmungstechniken auf begrenzte Daten an, um bestimmte Aufgaben für deine Anwendungsfälle zu erfüllen.

• Verwendest du LLMs zur Erzeugung synthetischer Daten, um kleinere LLMs für eine gewünschte Aufgabe feinabzustimmen

• Reduzierst du die  Anforderungen an die Modellgröße durch einen positiven Kreislauf aus der Kombination von synthetischer Datengenerierung und Modellanpassung

• Erstellst du eine generative Anwendung, die aus mehreren benutzerdefinierten Modellen besteht, für die du während des Workshops Daten generierst und erstellst.

Inhalt folgt

Das Training Efficient Large Language Model (LLM) Customization richtet sich an

• Datenbankspezialisten

• Data Engineers

• Softwareentwickler

• technische Entscheidungsträger

Wir empfehlen für deine Teilnahme:

• Berufserfahrung mit der Programmiersprache Python.

• Vertrautheit mit grundlegenden Themen des Deep Learning wie Modellarchitektur, Training und Inferenz.

• Vertrautheit mit einem modernen Python-basierten Deep Learning Framework (PyTorch bevorzugt).

• Vertrautheit mit der Arbeit mit vorgefertigten LLMs.

Effiziente Anpassung großer Sprachmodelle (LLMs) bezieht sich auf die Techniken und Strategien, die verwendet werden, um vortrainierte LLMs an bestimmte Aufgaben oder Domänen anzupassen, ohne dass eine umfangreiche Neuschulung von Grund auf erforderlich ist. Das erneute Training eines massiven LLMs ist unglaublich ressourcenintensiv (Zeit, Daten und Rechenleistung). Daher zielt die effiziente Anpassung darauf ab, mit minimalem zusätzlichem Aufwand eine gute Leistung bei einer Zielaufgabe zu erzielen.

Was macht Anpassung effizient?

• Dateneffizienz: Verwendung von so wenig neuen Trainingsdaten wie möglich. LLMs werden typischerweise auf riesigen Datensätzen trainiert. Für eine bestimmte Aufgabe haben Sie möglicherweise nur einen kleinen Bruchteil dieser Daten. Effiziente Methoden maximieren den Wert dieser begrenzten Daten.

• Recheneffizienz: Minimierung des Rechenaufwands (GPUs, Zeit), der für den Anpassungsprozess benötigt wird. Das Feinabstimmung des gesamten LLMs kann sehr teuer sein. Effiziente Methoden beinhalten oft die Modifizierung nur eines kleinen Teils des Modells.

• Parametereffizienz: Anpassung nur einer kleinen Untermenge der Modellparameter. LLMs haben Milliarden (manchmal Billionen) von Parametern. Effiziente Methoden zielen auf die einflussreichsten Parameter für die Zielaufgabe ab.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine effiziente LLM-Anpassung entscheidend ist, um große Sprachmodelle praktisch und breit anwendbar zu machen. Der Fokus liegt auf der Minimierung der Ressourcen, die für die Anpassung dieser leistungsstarken Modelle an spezifische Bedürfnisse erforderlich sind.