Home › Roadmap › Generative AI & LLMs › Part 8

Fine-tuning LLM LoRA

📘 মডেল নিজের কাজে মানিয়ে নেওয়া।

🌐 Adapt a model to your task.

✨ জেনারেটিভ এআই ও LLM🎚 Advanced📍 Part 8 / 9🧩 3 সাব-টপিক
✨
1

ধারণা · Concept

কী এবং কেন
📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
মডেল নিজের কাজে মানিয়ে নেওয়া।
🌐 English:
Adapt a model to your task.

🗂 কোথায় পড়ে

৪. ডিপ লার্নিং ও এআই → জেনারেটিভ এআই ও LLM → Fine-tuning LLM LoRA

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Prompting, APIs, RAG, fine-tuning

🧰 টুলস

OpenAI/Claude API, LangChain, Chroma

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল
💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

নির্দিষ্ট ধরন, ভাষা বা ডোমেইনে মডেলকে বিশেষজ্ঞ বানানো।

  1. ধাপ 1
    আগে বিবেচনা: প্রম্পট বা RAG-এ সমাধান হয় কিনা
  2. ধাপ 2
    ডেটাসেট: ইনপুট-আউটপুট জোড়া (শত থেকে হাজার), মানসম্মত ও বৈচিত্র্যময়
  3. ধাপ 3
    LoRA/QLoRA: মূল ওজন ফ্রিজ রেখে ছোট অ্যাডাপ্টার শেখানো—একটি GPU-তেই সম্ভব (PEFT লাইব্রেরি)
  4. ধাপ 4
    আলাদা টেস্ট সেটে মূল্যায়ন ও বেস মডেলের সাথে তুলনা

🧪 বাস্তব উদাহরণ

বাংলা মেডিকেল প্রশ্নোত্তরের ২০০০ জোড়া দিয়ে ছোট ওপেন মডেলে QLoRA fine-tune।

⚠️ সাধারণ ভুল

জ্ঞান যোগ করতে fine-tune—তথ্যের জন্য RAG বেশি উপযুক্ত।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

fine-tuningLoRAQLoRAPEFTadapterinstruction dataset

3

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক
8.1 Full fine-tuning বনাম PEFT
8.2 LoRA/QLoRA8.2.1 কম মেমোরি
8.3 ডেটাসেট প্রস্তুতি ও মূল্যায়ন
🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

💻

হাতে-কলমে · Try it (Generative AI & LLMs)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter
import numpy as np
# Mini RAG retrieval: bag-of-words embeddings + cosine similarity
docs=["Dengue spreads through Aedes mosquitoes","NDVI measures vegetation health","Transformers use self-attention"]
vocab=sorted({w.lower() for d in docs for w in d.split()})
emb=lambda s:np.array([s.lower().split().count(w) for w in vocab],float)
D=np.array([emb(d) for d in docs]); q=emb("what does NDVI measure")
sim=D@q/(np.linalg.norm(D,axis=1)*np.linalg.norm(q)+1e-9)
print("Retrieved context:",docs[sim.argmax()]); print("Prompt -> 'Answer using: "+docs[sim.argmax()]+"'")
❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. “কম মেমোরি” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts

← আগের টপিকLangChainপরের টপিক →AI Agents
🎬 Video