RAG调整LLM模型涉及的各个流程以及如何部署它们

RAG调优LLM模型所涉及的各个过程以及如何部署它们，本课程结束时，您将对RAG有一个扎实的了解，并知道如何使用它来完成各种自然语言处理任务和应用程序。你也将有一个RAG项目组合，你可以展示给潜在的雇主或客户。本课程是为任何对自然语言处理和大型语言模型感兴趣，并且想学习如何使用RAG检索和生成自然语言的人设计的。要学习本课程，您将需要以下领域的一些基本知识和技能:Python编程PyTorch框架自然语言处理大型语言模型使用人脸变形库如果您对这些主题中的任何一个都不熟悉，请不要担心，我们将为您提供一些资源和参考，以便您了解更多。但是，我们建议您对自然语言处理和大型语言模型有一些经验和兴趣，因为这将帮助您从本课程中获得最大收益。RAG Tuning LLM Models

本课程分为六个部分，每个部分涵盖RAG的不同方面。第一部分是简介，在这里您将了解什么是RAG，以及它为什么对LLM有用。第二部分是RAG框架，在这里您将了解RAG的工作原理及其组件。第三部分是RAG调优，在这里您将学习如何微调、评估和优化RAG模型。第四部分是RAG应用程序，在这里您将学习如何从头开始构建和部署基于RAG的LLM应用程序。第五部分是RAG优化，在这里您将学习如何针对速度和内存效率优化RAG模型。第六部分也是最后一部分是结论，在这里你将了解RAG研究目前的局限性和未来的方向。

MP4 |视频:h264，1280×720 |语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译）|时长:7节课(51分钟 )

你会学到什么
什么是RAG，为什么它对LLM有用？
RAG调优的好处和挑战是什么？
如何在特定任务或领域上微调RAG模型？
如何针对速度和内存效率优化RAG模型？

要求
Python编程PyTorch框架自然语言处理大型语言模型拥抱脸变形金刚库

课程概览：
1、简介
2. RAG 框架及其组件
3. 在特定任务或域上微调 RAG 模型
4. 如何优化 RAG 模型的速度和内存效率
5. 从头开始​​构建基于 RAG 的 LLM 应用程序并将其部署到生产中
6. RAG研究当前的局限性和未来的方向
7. 现实世界中基于 RAG 的应用的实地考察