Training Werken met Large Language Models in Python

Tijdens de training ‘Werken met Large Language Models in Python’ gaan we aan de slag met Large Language Models (LLM's) en hun toepassing in Python. LLM's zijn geavanceerde neurale netwerken die menselijke taal begrijpen, genereren en manipuleren. Ze zijn getraind op grote hoeveelheden tekstdata en gebruiken transformer-architecturen om taalpatronen te leren. Hierdoor kunnen ze complexe taken uitvoeren. Tijdens de training leren we je hoe je LLM's kunt gebruiken, trainen en toepassen in Python voor tekstgeneratie, samenvatting, vertaling en sentimentanalyse.

Algemene omschrijving

Large Language Models (LLM's) zijn een gamechanger in de wereld van natuurlijke taalverwerking (NLP). Deze modellen, zoals GPT en BERT, zijn getraind op enorme hoeveelheden tekst en kunnen indrukwekkende taken uitvoeren, zoals tekstgeneratie, vertaling en sentimentanalyse. Python en Hugging Face spelen een centrale rol en vormen een krachtige combinatie bij het werken met LLM's. Python biedt een gebruiksvriendelijke en veelzijdige programmeeromgeving, terwijl Hugging Face de tools en bibliotheken levert om gemakkelijk LLM's te gebruiken, te finetunen en te implementeren. Of je nu een beginner bent die net begint met NLP, of een ervaren data scientist die geavanceerde modellen ontwikkelt, Python en Hugging Face maken het proces toegankelijker en efficiënter.

Python heeft een breed scala aan bibliotheken die essentieel zijn voor machine learning en data-analyse. Specifiek voor NLP en LLM's zijn er bibliotheken zoals NLTK, spaCy, en uiteraard, Hugging Face’s transformers. De transformers bibliotheek biedt getrainde modellen, ondersteuning en hulpmiddelen om modellen zoals BERT, GPT’s van OpenAI, RoBERTa en T5 gemakkelijk te gebruiken en te finetunen.

Wat ga je leren?

Tijdens de training ‘Werken met Large Language Models (LLMs) in Python‘ beginnen we met een grondige introductie van A.I. en de transformer-architectuur, de bouwstenen van LLM's. Daarna verkennen we enkele van de meest prominente LLM's die vandaag de dag beschikbaar zijn, zoals GPT’s van OpenAI en BERT en bespreken we hun unieke kenmerken en toepassingen.

In het praktische gedeelte van de training leer je hoe je de Hugging Face “transformers” Python module kunt gebruiken om modellen te downloaden en te implementeren en hoe je je eigen modellen kunt trainen en finetunen met behulp van PyTorch. We duiken ook in de wereld van embeddings- en vector stores en laten zien hoe je Langchain kunt gebruiken voor contextuele interfaces. Vervolgens ga je aan de slag met het beschikbaar stellen van modellen via FastAPI, zodat je de kracht van LLM's kunt benutten in je eigen toepassingen.

Bedrijfstraining Large Language Models in Python

Willen meerdere collega's werken met Large Language Models (LLMs) in Python? Een bedrijfstraining biedt je de mogelijkheid om het lesprogramma volledig te laten aansluiten bij jullie specifieke wensen, behoefte en dagelijkse (werk)praktijk. In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Programma

Tijdens de Training Werken met Large Language Models in Python komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie en achtergrondinformatie
• • A.I.
  • Transformers
  • Large Language Models (LLM’s)
• Beschikbare Large Language modellen om te gebruiken
• • GPT’s van OpenAI
  • BERT (en verschillende varianten)
• Hugging Face “transformers” Python module voor:
• • Modellen downloaden en gebruiken in Python
  • Een eigen model trainen a.d.h.v. transfer learning
  • Embeddings en vector stores
• PyTorch en GPU’s
• Finetuning
• Langchain voor context en interfacing
• FastAPI om model beschikbaar te stellen
• Best practices