పాఠాలు

Transformer ఆర్కిటెక్చర్ నుండి ఎదిగివచ్చే సామర్థ్యాలు మరియు వాస్తవ పరిమితుల వరకు LLMలు ఎలా పనిచేస్తాయో తెలుసుకోండి.

Zero-shot నుండి వృక్షం-of-thought వరకు అధునాతన ప్రాంప్టింగ్ పద్ధతులను నేర్చుకోండి, సురక్షితమైన మరియు మళ్లీ వాడగల ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్లు నిర్మించడం నేర్చుకోండి.

డీప్ నెట్‌వర్క్‌లు షాలో నెట్‌వర్క్‌లను ఎలా అధిగమిస్తాయో తెలుసుకోండి, వానిషింగ్ గ్రేడియెంట్‌లను అర్థం చేసుకోండి, ResNet మరియు Transformers ఆర్కిటెక్చర్‌లను అన్వేషించండి, మరియు ట్రాన్స్‌ఫర్ లర్నింగ్ నేర్చుకోండి.

డొమైన్‌కు సరిపోయే AI అప్లికేషన్‌లు నిర్మించడానికి మోడళ్లను ఫైన్ ట్యూన్ చేయడం లేదా రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ వాడడం ఎప్పుడు, ఎలా చేయాలో నేర్చుకోండి.

AI ఏజెంట్లు ఎలా గమనిస్తాయి, తర్కిస్తాయి, చర్య తీసుకుంటాయి, బహుళ-ఏజెంట్ సహకారం కృత్రిమ మేధస్సు భవిష్యత్తును ఎలా రూపొందిస్తుందో తెలుసుకోండి.

స్వీయ-అటెన్షన్, బహుళ-హెడ్ అటెన్షన్, స్థాన ఎన్‌కోడింగ్, ప్రతి ఆధునిక పెద్ద భాషా మోడల్‌కు శక్తినిచ్చే Transformer ఆర్కిటెక్చర్ లోకి లోతుగా వెళ్లండి.

మోడల్ పనితీరును ప్రభావితం చేసే అనుభవాధారిత స్కేలింగ్ నియమాలు, కంప్యూట్-అనుకూల శిక్షణ వ్యూహాలు, అగ్రశ్రేణి మోడళ్ల శిక్షణ వెనుక ఉన్న విస్తరిత వ్యవస్థల ఇంజినీరింగ్‌ను అన్వేషించండి.

ముడి భాషా మోడళ్లను పర్యవేక్షిత ఫైన్ ట్యూనింగ్, బహుమతి మోడలింగ్, RLHF ద్వారా ఉపయోగకరమైన, హానికరం కాని సహాయకులుగా ఎలా మార్చుతారో అర్థం చేసుకోండి.

AI ఏజెంట్లు ఎలా గమనిస్తాయి, తర్కిస్తాయి, స్వయంప్రతిపత్తితో చర్యలు తీసుకుంటాయి, సాధనాల వాడకం, మెమరీ, ప్రణాళిక వ్యూహాలు, బహుళ-ఏజెంట్ ఆర్కిటెక్చర్లతో క్లిష్టమైన నిజ జీవిత పనులను ఎలా పూర్తి చేస్తాయో నేర్చుకోండి.

ఆధునిక AI వ్యవస్థల దాడి ఉపరితలాన్ని తెలుసుకోండి. జైల్‌బ్రేక్‌లు, ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్, ప్రతికూల ఉదాహరణలు, డేటా పాయిజనింగ్, వాటి నుంచి కాపాడే రక్షణ వ్యూహాలు నేర్చుకోండి.

బలహీనమైన డేటాను ఆత్మవిశ్వాసంతో కూడిన మోడల్ వెనుక దాచకుండా, సమాధానాలను మెరుగుపరిచే రిట్రీవల్‌ను రూపకల్పన చేయండి.

ఆకట్టుకునే డెమోలు దాటి, సాధనాలను సురక్షితంగా వాడే పరిమిత, గమనించగలిగే ఏజెంట్లను నిర్మించండి.

ఒక AI ఫీచర్ వినియోగదారులకు చేరకముందే నాణ్యత, భద్రత, లేటెన్సీ మరియు ఖర్చును కొలవదగినవిగా మార్చండి.