LLM Fine-Tuning
אודות הקורס
האם אי פעם רצית לקחת מודל שפה חזק ולהעניק לו "אישיות" ייחודית, סגנון דיבור ספציפי או מומחיות בתחום טכני צר? הקורס הזה נועד לקחת אתכם צעד אחר צעד בתהליך הכוונון העדין (Fine-Tuning) של מודלי שפה, תוך שימוש בכלים המתקדמים והיעילים ביותר בשוק.
במהלך הקורס, נבנה יחד פרויקט קצה-לקצה: נהפוך את מודל Gemma 3 למבקר קוד מנוסה, חצוף וסרקסטי, שדובר סלנג ישראלי ומבין בדיוק איפה "פישלתם" בכתיבת הטסטים שלכם.
מה נלמד בקורס?
הקורס בנוי משבעה מודולים מרכזיים המובילים מתיאוריה ליישום מלא:
מודול 1 & 2: יסודות וניהול ציפיות – הבנת מושגי הליבה ב-LLM ו-Fine-Tuning, והתמודדות עם מגבלות חומרה בעזרת פתרונות אופטימיזציה.
מודול 3: הנדסת נתונים (Data Engineering) – איך בונים קובץ אימון איכותי, יצירת נתונים סינתטיים בעזרת AI והבנת האיזון בין כמות לאיכות.
מודול 4 & 5: סביבת עבודה ותהליך האימון – הגדרת סביבת עבודה בענן, טעינת מודל הבסיס ושימוש בטכנולוגיית LoRA לאימון מהיר וחסכוני. נעקוב אחרי גרף ה-Loss בזמן אמת עד לקבלת מודל "אפוי" היטב.
מודול 6: ייצוא והפצה – המרת המודל לפורמט GGUF המותאם לעבודה מקומית ויצירת מודל עצמאי בתוך Ollama.
מודול 7: פיתוח ממשק משתמש (UI) – בניית ממשק Web מותאם אישית להרצת המודל אצלכם במחשב.
למי הקורס מתאים?
אנשי QA ואוטומציה שרוצים לרתום את ה-AI לטובת ביקורת קוד, ייצור נתונים ובדיקות חכמות.
מפתחים המעוניינים להבין איך להריץ מודלים מותאמים אישית באופן מקומי (Offline).
חובבי AI שרוצים לעבור משימוש ב-ChatGPT לבניית מודלים בעלי אישיות וסגנון ייחודי.
תכני הקורס
Introduction & Core Concepts
-
09:17
-
What is LLM?
07:02 -
What is Fine-Tuning?
14:48