• 1. Programma
    • Introduzione e Ripasso
    • Esperimenti di Machine Learning Classico
    • Dettagli tecnici per addestrare DNNs
    • Il framework PyTorch
    • Transformer
    • LLM Generativi
    • Prospettive
  • 2. Bibliografia/Letture
  • 3. Esame
  • 4. Progetti

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Insegnamento della LM39-DMMSL
Università di Bologna

LLM Generativi

DATA ARGOMENTO MATERIALI
8/5
14/5
Prompting LLMs - Slide
- Everyday Prompting
- Prompt Engineering Guide
- 17 Prompting Techniques, Test them in Python
- Top-K/Top-P/Temp.
14/5 LAB: Prompting LLM - OpenAI ChatGPT
- HF-Llama2-13b-chat
- HF-Mistral-7B
15/5 Retrieval Augmented Generation - Intro
- Build
15/5 LLM dal 2017 al 2025 - Link

MATERIALI AGGIUNTIVI & CURIOSITA'
Where are facts stored in Large Language Models?
Reinforcement Learning from Human Feedback
How to Evaluate LLM Summarization.
Running DeepSeek R1 locally, ( Ollama )
Exactly How Much vRAM (and Which GPU) Can Serve Your LLM?