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.
Varighet 21 timer
Kursplan
Innføring til store språklige modeller
- Overblikk over naturlig språkopptak (NLP)
- Innføring til store språklige modeller (LLM-er)
- Meta AI sine bidrag til LLM-utvikling
Forståelse av arkitekturen til Meta AI LLM-er
- Transformer-arkitektur og selvoppmærksomhetsmekanismer
- Treningsmetodologi for storskala-modeller
- Sammenligning med andre LLM-er (GPT, BERT, T5, osv)
Sett opp utviklingsmiljøet
- Installasjon og konfigurasjon av Python og Jupyter Notebook
- Arbeide med Hugging Face og Meta AI sitt modellrepasitar
- Bruke skybaserte eller lokale GPU-er for trening
Finjustering og tilpasning av Meta AI LLM-er
- Lesing inn av pre-trente modeller
- Finjustering på domenespesifikke datasets
- Overføringslærings-teknikker
Bygge NLP-applikasjoner med Meta AI LLM-er
- Utvikle chatbots og samtalebasert AI
- Implementere tekstoppsummering og omformulering
- Stemningsanalyse og innholdsanmodering
Optimalisering og distribusjon av store språklige modeller
- Ytelsesjustering for inferenshastighet
- Modellkomprimering og kvantiseringsteknikker
- Distribusjon av LLM-er ved bruk av API-er og skyplattformer
Etiske overvegelser og ansvarlig AI
- Skjevhet deteksjon og avhjelp i LLM-er
- Sikre gjennomsiktighet og rettferdighet i AI-modeller
- Tidstendens og utvikling innen AI
Krav
- Grunnleggende forståelse av maskinlæring og dyp læring
- Opplevelse med Python-programmering
- Kjennskap til begreper innen naturlig språkopptak (NLP)
Målgruppe
- AI-forskere
- Datavitenskaper
- Masksjinlæringsingeniører
- Programmeringsutviklere interessert i NLP
