Návrh Školení

Úvod do velkých jazykových modelů

  • Přehled Natural Language Processing (NLP)
  • Úvod do Large Language Models (LLMs)
  • Příspěvky Meta AI k rozvoji LLM

Pochopení architektury Meta AI LLM

  • Architektura transformátoru a mechanismy samopozornosti
  • Tréninkové metodiky pro velké modely
  • Srovnání s jinými LLM (GPT, BERT, T5 atd.)

Nastavení vývojového prostředí

  • Instalace a konfigurace Python a Jupyter Notebook
  • Práce s Hugging Face a úložištěm modelů Meta AI
  • Použití cloudových nebo místních GPUs pro školení

Fine-Tuning a přizpůsobení Meta AI LLM

  • Načítání předem vycvičených modelů
  • Jemné ladění datových sad specifických pro doménu
  • Přeneste techniky učení

Vytváření aplikací NLP pomocí Meta AI LLM

  • Vývoj chatbotů a konverzační AI
  • Provádění sumarizace a parafrázování textu
  • Analýza sentimentu a moderování obsahu

Optimalizace a nasazení velkých jazykových modelů

  • Ladění výkonu pro inferenční rychlost
  • Kompresní a kvantovací techniky modelu
  • Nasazení LLM pomocí API a cloudových platforem

Etické ohledy a zodpovědná umělá inteligence

  • Detekce zkreslení a zmírnění v LLM
  • Zajištění transparentnosti a spravedlnosti v modelech umělé inteligence
  • Budoucí trendy a vývoj v AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní porozumění strojovému učení a hlubokému učení
  • Zkušenosti s programováním Python
  • Znalost konceptů zpracování přirozeného jazyka (NLP).

Publikum

  • Výzkumníci AI
  • Data Scientists
  • Machine Learning Inženýři
  • Softwaroví vývojáři se zájmem o NLP
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie