course/pr_1069/rum/chapter7/8.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Înțelegerea LLM-urilor&quot;,&quot;local&quot;:&quot;mastering-llms&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;De la NLP la LLM-uri&quot;,&quot;local&quot;:&quot;de-la-nlp-la-llm-uri&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}">
		<link href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/entry/start.1de7c3d2.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/scheduler.37c15a92.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/singletons.e13b7dfd.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/index.18351ede.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/paths.e130b7b0.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/entry/app.1f82014c.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/index.2bf4358c.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/nodes/0.3c83e1ab.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/nodes/83.b7bc507d.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/Youtube.1e50a667.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Înțelegerea LLM-urilor&quot;,&quot;local&quot;:&quot;mastering-llms&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;De la NLP la LLM-uri&quot;,&quot;local&quot;:&quot;de-la-nlp-la-llm-uri&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>  <h1 class="relative group"><a id="mastering-llms" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#mastering-llms"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Înțelegerea LLM-urilor</span></h1>  <div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-7-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a>  </div> <p data-svelte-h="svelte-1wcz6oh">Dacă ați ajuns până aici în curs, felicitări – acum aveți toate cunoștințele și instrumentele necesare pentru a aborda (aproape) orice sarcină de procesare a limbajului cu 🤗 Transformers și ecosistemul Hugging Face!</p>  <h2 class="relative group"><a id="de-la-nlp-la-llm-uri" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#de-la-nlp-la-llm-uri"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>De la NLP la LLM-uri</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-1qpux5f">Deși am acoperit multe sarcini tradiționale de NLP în acest curs, domeniul a fost revoluționat de Modelele Mari de Limbaj (LLM-uri). Aceste modele au extins dramatic ceea ce este posibil în procesarea limbajului:</p> <ul data-svelte-h="svelte-d4qxuj"><li>Pot gestiona mai multe sarcini fără fine-tuning specific pentru fiecare sarcină</li> <li>Excelează la urmarea instrucțiunilor și adaptarea la contexte diferite</li> <li>Pot genera text coerent și adecvat contextului pentru diverse aplicații</li> <li>Pot realiza raționamente și rezolva probleme complexe prin tehnici precum chain-of-thought prompting</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-ykat43">Abilitățile fundamentale de NLP pe care le-ați învățat sunt în continuare esențiale pentru a lucra eficient cu LLM-urile. Înțelegerea tokenizării, a arhitecturilor de modele, a metodelor de fine-tuning și a metricilor de evaluare vă oferă cunoștințele necesare pentru a valorifica la maximum potențialul LLM-urilor.</p> <p data-svelte-h="svelte-1euq7gk">Am văzut o mulțime de data collators, așa că am făcut acest mic videoclip pentru a vă ajuta să găsiți cel pe care să îl utilizați pentru fiecare sarcină:</p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/-RPeakdlHYo" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-1rdebzn">După finalizarea acestui tur fulger prin sarcinile de bază ale procesării limbajului, ar trebui să:</p> <ul data-svelte-h="svelte-1e8wpmw"><li>Știți care arhitecturi (encoder, decoder sau encoder-decoder) sunt cele mai potrivite pentru fiecare sarcină</li> <li>Înțelegeți diferența dintre preantrenarea și fine-tuning-ul unui model lingvistic</li> <li>Știți cum să antrenați modele Transformer folosind fie API-ul <code>Trainer</code> și funcționalitățile de antrenare distribuită ale 🤗 Accelerate, fie TensorFlow și Keras, în funcție de traseul pe care l-ați urmat</li> <li>Înțelegeți semnificația și limitele metricilor precum ROUGE și BLEU pentru sarcinile de generare de text</li> <li>Știți cum să interacționați cu modelele voastre ajustate, atât pe Hub, cât și folosind <code>pipeline</code> din 🤗 Transformers</li> <li>Să apreciați modul în care LLM-urile se bazează pe și extind tehnicile tradiționale de NLP</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-w8ld2y">În ciuda tuturor acestor cunoștințe, va veni un moment în care fie veți întâlni un bug dificil în codul vostru, fie veți avea o întrebare despre cum să rezolvați o anumită problemă de procesare a limbajului. Din fericire, comunitatea Hugging Face este aici pentru a vă ajuta! În ultimul capitol al acestei părți a cursului, vom explora cum puteți depana modelele Transformer și cum puteți solicita ajutor în mod eficient.</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/rum/chapter7/8.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
			<script>
				{
					__sveltekit_1ftlxhy = {
						assets: "/docs/course/pr_1069/rum",
						base: "/docs/course/pr_1069/rum",
						env: {}
					};

					const element = document.currentScript.parentElement;

					const data = [null,null];

					Promise.all([
						import("/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/entry/start.1de7c3d2.js"),
						import("/docs/course/pr_1069/rum/_app/immutable/entry/app.1f82014c.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 83],
							data,
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>