Large Language Models
LLMs कैसे काम करते हैं यह समझें: tokens और embeddings से attention, training, prompting, evaluation, सुरक्षा और deployment तक, छोटे चलाने योग्य मॉडलों के साथ।
पाठ्यक्रम
LLM क्या है
- Large Language Model क्या है
- मॉडल का जीवन: Pretraining से Chat तक
- Tokens और Byte-Pair Encoding
- LLMs किसमें अच्छे और किसमें कमज़ोर हैं
पाठ से संभावनाओं तक
- Embeddings और समानता
- Logits, Softmax और Temperature
- Sampling: Greedy, Top-k और Top-p
- चलाने योग्य छोटा Language Model
- Loss और Perplexity
Transformer
- Self-Attention: Queries, Keys, Values
- Causal Masking और Generation
- Layers, Feed-Forward Blocks और Positions
- Context Window और KV Cache
मॉडल प्रशिक्षण और अनुकूलन
LLMs के साथ निर्माण
- Prompting की बुनियाद
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Tool Use और Structured Output
- लागत, Latency और Caching