RAG调整LLM模型涉及的各个流程以及如何部署它们

本课程结束时，您将对RAG有扎实的理解，并且知道如何将其用于各种自然语言处理任务和应用程序中。您还将拥有一系列RAG项目，可以展示给潜在的雇主或客户。该课程适用于任何对自然语言处理和大型语言模型感兴趣的人，并希望学习如何使用RAG来检索和生成自然语言。要参加此课程，您需要具备以下领域的基本知识和技能：Python编程、PyTorch框架、自然语言处理、大型语言模型、Hugging Face Transformers库。如果您对这些话题不熟悉，不用担心，我们将提供一些资源和参考资料供您学习。但是，我们建议您具有一些自然语言处理和大型语言模型的先前经验和兴趣，因为这将帮助您充分利用本课程。RAG Tuning LLM Models

该课程分为六个部分，每个部分涵盖RAG的不同方面。第一部分是介绍，您将了解什么是RAG以及为什么它对LLMs有用。第二部分是RAG框架，您将学习RAG的工作原理以及其组成部分。第三部分是RAG调整，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，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，您将学习如何优化RAG模型的速度和内存效率。第六部分是结论，您将了解RAG研究的当前限制和未来方向。

自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何使计算机能够理解、分析、处理和生成自然语言。大型语言模型是自然语言处理的一个重要组成部分，它们使用大量的数据和计算资源来训练模型，以便更好地理解和生成自然语言。RAG是一种基于检索和生成的大型语言模型，它使用基于检索的方法来选择最相关的文本段落，并使用基于生成的方法来生成自然语言响应。RAG模型在问答、对话和信息检索等任务中表现良好，因此在自然语言处理领域受到广泛关注。

本课程将帮助您深入了解RAG的工作原理、调整方法、应用程序和优化技术。您将学习如何使用Python编程语言和PyTorch框架来实现RAG模型，以及如何使用Hugging Face Transformers库来简化模型的开发和部署。您还将学习如何评估模型的性能，并使用各种技术来优化模型的速度和内存效率。通过完成本课程，您将获得丰富的RAG项目经验，并且可以展示给潜在的雇主或客户，增强您的职业竞争力。

总之，本课程是自然语言处理和大型语言模型领域的一次深入学习体验。它将帮助您掌握RAG的核心概念和技术，为您未来的研究和开发工作奠定坚实的基础。我们期待着您的加入，并希望您能够从中受益匪浅。

MP4 |视频:h264，1280×720 |语言：英语+中英文字幕（云桥网络 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？

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