- Foundation Models భావనను అర్థం చేసుకోవడం. - Pre-training vs Fine-tuning మధ్య తేడా తెలుసుకోవడం. - Inference ప్రక్రియ మరియు కంప్యూట్ అవసరాలను గ్రహించడం.

1. Foundation Models: ట్రిలియన్ల కొద్దీ పదాలు, పుస్తకాలు, కోడ్‌పై ముందే శిక్షణ పొందిన భారీ బేస్ మోడల్స్ (ఉదా: GPT-4, Gemini 1.5, LLaMA 3). 2. Fine-Tuning (ఫైన్-ట్యూనింగ్): బేస్ మోడల్‌ను ఒక నిర్దిష్ట పరిశ్రమకు (ఉదా: వైద్యం, చట్టం, లేదా తెలుగు భాషా కస్టమర్ కేర్) అనుగుణంగా తక్కువ డేటాతో ప్రత్యేక నైపుణ్యం నేర్పించడం. 3. Inference (ఇన్ఫరెన్స్): శిక్షణ పూర్తయిన మోడల్‌కు యూజర్ ప్రశ్న పంపినప్పుడు అది జవాబును లెక్కించి అందించే ప్రత్యక్ష ప్రక్రియ.

సారాంశం (Summary):

ఫౌండేషన్ మోడల్స్ విస్తృత పరిజ్ఞానాన్ని ఇస్తాయి, ఫైన్-ట్యూనింగ్ నిర్దిష్ట నైపుణ్యాన్ని తెస్తుంది.

సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ

Lifecycle

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

ప్రతి చిన్న పనికి మొదటి నుండి కొత్త మోడల్ ట్రైన్ చేయాల్సిన పనిలేదు. ఇప్పటికే ఉన్న ఫౌండేషన్ మోడల్‌ను Fine-tune లేదా Prompt Engineering ద్వారా వాడవచ్చు.

మునుపటి పాఠం What is Generative AI? Gen AI vs Traditional AI

తదుపరి పాఠం Tokens, Context Windows, Temperature, Sampling & Hallucinations

ఉచిత కంప్యూటర్ కోర్సులు (Free Computer Academy)

NETWORKS

AI & Generative AI Masterclass

AI & Machine Learning Foundations

Generative AI, LLMs & Prompt Engineering

Multimodal Generation & AI Coding Assistants

AI APIs, RAG, Autonomous Agents & Business

Capstone Projects, Assessment & Certification

How Gen AI Works: Foundation Models, Fine-Tuning & Inference

ఈ పాఠానికి సరైన తెలుగు వీడియో ప్రస్తుతం అందుబాటులో లేదు. త్వరలో మళ్లీ వెతుకుతాము.

ఉపోద్ఘాతం (Introduction):

ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:

సారాంశం (Summary):

సాధారణంగా చేసే పొరపాట్లు (Common Mistakes):

Foundation Model

Fine-Tuning

Inference

1. విస్తృత ఇంటర్నెట్ డేటాపై ముందే శిక్షణ పొందిన GPT-4, LLaMA వంటి మోడల్స్‌ను ఏమంటారు?

CERTIFICATE OF COMPLETION

AI & Generative AI Masterclass