Prosojnice: Učinkovito prilagajanje velikih jezikovnih modelov za poslovne probleme
Praktično znanje za prilagajanje velikih jezikovnih modelov (VJM) konkretnim potrebam podjetij z uporabo API-jev, modelov BERT, Llama, Gemma, GaMS ter tehnik LoRA in QLoRA.
Izobraževanje »Učinkovito prilagajanje velikih jezikovnih modelov za poslovne probleme«, ki je potekalo 24. 9. 2026, je bilo namenjeno pridobivanju praktičnega znanja za prilagajanje velikih jezikovnih modelov (VJM) konkretnim potrebam podjetij. Vsebine vključujejo uporabo modelov prek programskih vmesnikov (API) na lokalnih računalnikih ali strežnikih, pripravo in predstavitev podatkov ter prilagajanje kodirnih in generativnih modelov za izbrane poslovne naloge.
V ospredju je praktično razumevanje, kako jezikovne modele prilagoditi lastnim podatkom in učinkovito vrednotiti njihove rezultate. Izobraževanje obravnava prilagajanje modelov, kot je BERT, za klasifikacijske naloge ter generativnih modelov, kot so Llama, Gemma in GaMS, z uporabo računsko učinkovitih tehnik LoRA in QLoRA. Teoretične razlage dopolnjujejo demonstracije in praktično delo na primerih analize sentimenta, iskanja informacij in odgovarjanja na vprašanja. Vsebine povezujejo razumevanje delovanja modelov z znanjem za njihovo uporabo pri reševanju konkretnih poslovnih problemov.
Ključne teme delavnice:
- Uporaba programskih vmesnikov (API) za povezovanje z lokalnimi in oblačnimi jezikovnimi modeli.
- Priprava podatkovnih množic za fino prilagajanje in domensko učenje.
- Računsko učinkovite metode prilagajanja (PEFT): praktična raba LoRA in QLoRA pristopov.
- Primerjava modelov: BERT za klasifikacijo ter sodobni odprti modeli Llama, Gemma in slovenski model GaMS.
- Vrednotenje kakovosti in točnosti odgovorov v poslovnih scenarijih (analiza sentimenta, odgovarjanje na vprašanja, iskanje informacij).