Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i store språkmodeller
- Oversikt over naturlig språkbehandling (NLP)
- Innføring i store språkmodeller (LLMs)
- Meta AI's bidrag til LLM-utvikling
Forståelsen av arkitekturen i Meta AI's LLMs
- Transformerarkitektur og selvsamtale-mekanismer
- Treningsmetoder for store modeller
- Sammenligning med andre LLMs (GPT, BERT, T5, etc.)
Oppsett av utviklingsmiljøet
- Installasjon og konfigurasjon av Python og Jupyter Notebook
- Arbeid med Hugging Face og Meta AI's modellarkiv
- Bruk av skybaserte eller lokale GPUer for trening
Justering og tilpassing av Meta AI's LLMs
- Lasting av forhåndstrente modeller
- Justering på domenspesifikke datasett
- Overføringslæringsmetoder
Bygging av NLP-applikasjoner med Meta AI's LLMs
- Utvikling av chatbots og samtalende AI
- Implementering av tekstsammendrag og omformulering
- Sentimentanalyse og innholdsmoderering
Optimalisering og utplassering av store språkmodeller
- Ytelsesjustering for inferenshastighet
- Modellkompresjon og kvantiseringsmetoder
- Utplassering av LLMs ved hjelp av APIer og skyplattformer
Etiske overveielser og ansvarlig AI
- Opptak og avhjelping av fordommer i LLMs
- Sikring av gjennomsiktighet og rettferdighet i AI-modeller
- Fremtidige trend og utviklinger i AI
Sammenfatning og neste skritt
Krav
- Grunnleggende forståelse av maskinlæring og dyp lærings
- Erfaring med Python-programmering
- Kjennskap til konsepter innen naturlig språkbehandling (NLP)
Målgruppe
- AI-forskere
- Data-vitere
- Maskinlæringsingeniører
- Programvareutviklere interessert i NLP
21 Timer
