Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do velkých jazykových modelů
- Přehled zpracování přirozeného jazyka (NLP)
- Základy velkých jazykových modelů (LLM)
- Příspěvky společnosti Meta AI k vývoji těchto modelů
Porozumění architektuře velkých jazykových modelů Meta AI
- Architektura typu Transformer a mechanismy samo-pozornosti
- Metody trénování rozsáhlých modelů
- Porovnání s ostatními velkými jazykovými modely (GPT, BERT, T5 apod.)
Nastavení vývojového prostředí
- Instalace a konfigurace jazyka Python a nástroje Jupyter Notebook
- Práce s repozitářem modelů společností Hugging Face a Meta AI
- Využití cloudových nebo lokálních GPU k trénování modelů
Ladění a přizpůsobení velkých jazykových modelů Meta AI
- Načítání již natrénovaných modelů
- Ladění na konkrétní datové sady
- Techniky přenosu učení
Vytváření aplikací využívajících velké jazykové modely Meta AI
- Vývoj chatbotů a konverzačních systémů na bázi umělé inteligence
- Implementace nástrojů pro shrnování a parafrázování textu
- Analýza sentimentu a moderování obsahu
Optimalizace a nasazení velkých jazykových modelů
- Zrychlení procesů vyhodnocování výkonnosti modelů
- Techniky komprese a kvantizace modelů
- Nasazení modelů prostřednictvím API a cloudových platforem
Etické aspekty a odpovědná umělá inteligence
- Detekce a eliminace případných předsudků v modelech LLM
- Zajištění transparentnosti a spravedlnosti fungování AI systémů
- Budoucí trendy a vývoj v oblasti umělé inteligence
Shrnutí kurzu a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti strojového učení a hlubokého učení
- Praktické zkušenosti s programováním v jazyce Python
- Seznámenost s koncepty zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Cílové skupiny
- Výzkumníci v oblasti umělé inteligence
- Datoví vědci
- Inženýři specializující se na strojové učení
- Softwaroví vývojáři se zájmem o NLP
21 Hodiny
