Development with Large Language Models Tutorial – OpenAI, Langchain, Agents
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आप क्या सीखेंगे
- लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) के साथ डायनामिक इंटरफेस बनाना और विशाल पाठ डेटा के साथ बातचीत करना
- LLM को इंटरनेट पर शोध पत्रों के लिए ब्राउज़ करने में सक्षम बनाना
- LLM को वास्तविक दुनिया में पांच से अधिक टूल्स का उपयोग करने और उन्हें अपने स्वयं के कस्टम टूल्स से लैस करने के लिए सक्षम बनाना
मुख्य अवधारणाएं
लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) एक बड़े न्यूरल नेटवर्क और विशाल डेटा को मिलाकर बनाए जाते हैं और फिर उन्हें डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। LLM के उदाहरणों में बायर्ड, लामा, और जीपीटी 3.5 शामिल हैं। LLM को प्रशिक्षित करने के लिए एक अगले शब्द टोकन पूर्वानुमान कार्य का उपयोग किया जाता है, जिसमें मॉडल को एक प्रश्न और एक खाली दिया जाता है जिसे भरना होता है। LLM को फ़ाइन-ट्यून करना संभव है, जिससे उन्हें विशिष्ट संदर्भों में प्रशिक्षित किया जा सकता है।
कोड उदाहरण
import chainlit
async def main(message):
await chainlit.scl_CL.message(message)
यह कोड स्निपेट एक बेसिक यूज़र इंटरफ़ेस बनाता है जो यूज़र के इनपुट को आउटपुट करता है।
पाठ सारांश
इस पाठ में, हमने लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) की मूल बातों को सीखा और उनके साथ काम करने के लिए एक बेसिक यूज़र इंटरफ़ेस बनाना सीखा। हमने LLM के इतिहास, उनके प्रशिक्षण की प्रक्रिया, और उनके अनुप्रयोगों के बारे में भी जाना। हमने यह भी सीखा कि LLM को फ़ाइन-ट्यून कैसे किया जा सकता है और उन्हें विशिष्ट संदर्भों में कैसे प्रशिक्षित किया जा सकता है। हमने चेनलिट पैकेज का उपयोग करके एक बेसिक यूज़र इंटरफ़ेस बनाना भी सीखा, जो LLM के साथ काम करने के लिए एक उपयोगी टूल है।
अभ्यास व्यायाम
एक बेसिक यूज़र इंटरफ़ेस बनाएं जो यूज़र के इनपुट को आउटपुट करता है और LLM के साथ काम करने के लिए चेनलिट पैकेज का उपयोग करें।
आगे क्या है
अगले पाठ में, हम LLM के साथ अधिक जटिल अनुप्रयोगों को बनाने के लिए आगे बढ़ेंगे और उनके साथ काम करने के लिए अधिक उन्नत टूल्स और तकनीकों का उपयोग करना सीखेंगे।
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