Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till stora språkmodeller
- Översikt över Naturlig språkbehandling (NLP)
- Introduktion till stora språkmodeller (LLMs)
- Meta AIs bidrag till utvecklingen av LLMs
Förståelsen av Meta AI LLMs arkitektur
- Transformerarkitektur och self-attention-mekanismer
- Träningsmetoder för stora modeller
- Jämförelse med andra LLMs (GPT, BERT, T5, etc)
Att installera och konfigurera utvecklingsmiljön
- Installera och konfigurera Python och Jupyter Notebook
- Arbeta med Hugging Face och Meta AIs modellbibliotek
- Använda molnbaserade eller lokala GPUs för träning
Finajustera och anpassa Meta AI LLMs
- Ladda in förträffade modeller
- Finajustera på domänspecifika dataset
- Överföringsinlärningstekniker
Bygga NLP-applikationer med Meta AI LLMs
- Utveckla chattbotar och konversationell AI
- Implementera textsammanfattning och omformulering
- Känslomässig analys och innehållsmoderering
Optimerar och distribuerar stora språkmodeller
- Prestandainställningar för inferenshastighet
- Modellkomprimering och kvantiseringsmetoder
- Distribuera LLMs med hjälp av APIs och molnplattformar
Etiska överväganden och ansvarsfull AI
- Upptäcka och mildra fördomar i LLMs
- Säkerställa transparens och rättvisa i AI-modeller
- Framtida trender och utvecklingar inom AI
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande förståelse för maskininlärning och djupinlärning
- Erfarenhet av Python-programmering
- Bekantskap med naturlig språkbehandling (NLP) koncept
Målgrupp
- AI-forskare
- Data Scientists
- Maskininlärningsingenjörer
- Programutvecklare intresserade av NLP
21 Timmar
