Kursus Pelatihan Penyesuaian Model LLM Open Source (LLaMA, Mistral, Qwen, dll.)

Pengenalan terhadap Model LLM Open Source

• Apa itu model dengan bobot terbuka dan mengapa penting?
• Gambaran umum mengenai LLaMA, Mistral, Qwen, serta model komunitas lainnya
• Contoh penggunaan dalam penerapan yang privat, di lokasi fisik, atau dalam lingkungan aman

Pengaturan Lingkungan dan Perangkat Pendukung

• Menginstal serta mengonfigurasi pustaka Transformers, Datasets, dan PEFT
• Memilih perangkat keras yang tepat untuk proses penyesuaian model
• Memuat model pra-terlatih dari Hugging Face atau repositori lainnya

Persiapan dan Pengolahan Data

• Bentuk kumpulan data (penyesuaian berdasarkan instruksi, data percakapan, teks murni)
• Teknik tokenisasi serta pengelolaan urutan data
• Cara membuat kumpulan data khusus serta alat pemuat datanya

Teknik Penyesuaian Model

• Perbandingan antara penyesuaian penuh standar dan metode yang hemat parameter
• Menerapkan teknik LoRA dan QLoRA untuk proses penyesuaian yang efisien
• Menggunakan API Trainer untuk eksperimen cepat

Evaluasi dan Optimalisasi Model

• Menilai kinerja model yang telah disesuaikan melalui metrik generasi dan akurasi
• Mengelola risiko overfitting, tingkat generalisasi serta penggunaan kumpulan data validasi
• Tips efisiensi performa dan teknik pencatatan aktivitas proses

Penerapan Model dan Penggunaan Pribadi

• Cara menyimpan serta memuat model untuk digunakan dalam inferensi
• Menerapkan model yang telah disesuaikan ke dalam lingkungan perusahaan yang aman
• Strategi penerapan baik secara lokal maupun melalui cloud

Studi Kasus dan Contoh Pemanfaatan

• Pelbagai contoh penggunaan model LLaMA, Mistral, dan Qwen dalam dunia korporat
• Menangani penyesuaian multibahasa maupun untuk domain khusus<\/li>
• Diskusi mengenai keunggulan serta kompromi antara model open source dan tertutup

Penutup dan Langkah Selanjutnya