Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengantar Penyesuaian Halus DeepSeek LLM
- Gambaran umum mengenai model DeepSeek, seperti DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V3
- Pemahaman mengapa penyesuaian halus pada LLM sangat diperlukan
- Perbandingan antara pendekatan penyesuaikan halus dan teknik prompt engineering
Persiapan Kumpulan Data untuk Penyesuaian Halus
- Pengelompokan kumpulan data berdasarkan bidang penggunaan tertentu
- Teknik pemrosesan awal dan penyaringan data yang efektif
- Proses tokenisasi serta pemformatan data agar sesuai dengan DeepSeek LLM
Pengaturan Lingkungan Penyesuaikan Halus
- Konfigurasi akselerator GPU dan TPU guna mendukung proses pelatihan
- Pemasangan library Hugging Face Transformers untuk integrasi dengan DeepSeek LLM
- Pengenalan parameter hyperparameter yang memengaruhi proses penyesuaikan halus
Pelaksanaan Penyesuaikan Halus DeepSeek LLM
- Penerapan metode supervised fine-tuning
- Penggunaan teknik LoRA (Low-Rank Adaptation) serta PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
- Pelaksanaan proses penyesuaikan halus berskala besar menggunakan sistem terdistribusi
Evaluasi dan Optimisasi Model Hasil Penyesuaikan Halus
- Pengukuran performa model dengan metrik evaluasi yang relevan
- Mitigasi masalah overfitting maupun underfitting dalam pelatihan
- Peningkatan kecepatan inferensi serta efisiensi pemanfaatan sumber daya model
Implementasi Model DeepSeek yang Telah Disesuaikan Halus
- Pengemasan model untuk kemudahan integrasi pada sistem API
- Integrasi model yang disesuaikan halus ke dalam aplikasi secara langsung
- Penyebaran model di lingkungan komputasi cloud maupun edge computing
Studi Kasus Penggunaan dalam Dunia Nyata
- Penerapan LLM hasil penyesuaikan halus di bidang keuangan, layanan kesehatan, serta dukungan pelanggan
- Analisis contoh nyata penerapan model AI pada berbagai industri
- Pertimbangan etis dalam pengembangan model AI yang disesuaikan untuk bidang tertentu
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman dalam penerapan framework pembelajaran mesin dan deep learning
- Pemahaman mengenai arsitektur transformer serta model bahasa besar (LLM)
- Pengenalan terhadap teknik pemrosesan data dan pelatihan model
Target Peserta
- Para peneliti AI yang ingin menggali lebih dalam mengenai penyesuaian halus model LLM
- Insinyur pembelajaran mesin yang merancang model AI kustom
- Para pengembang tingkat lanjut yang membangun solusi berbasis kecerdasan buatan
21 Jam
