Schița de curs

Introducere în Modele de Limbaj Large (LLMs)

  • Panoramă asupra Procesării Limbajului Natural (NLP)
  • Introducere în Modele de Limbaj Large (LLMs)
  • Contribuțiile Meta AI la dezvoltarea LLM

Comprehenderea Arhitecturii Modelelor Meta AI LLM

  • Arhitectura transformer și mecanismele de auto-atenție
  • Metodologii de antrenament pentru modele pe scară largă
  • Compararea cu alte LLM (GPT, BERT, T5 etc.)

Configurarea Medii de Dezvoltare

  • Instalarea și configurarea Python și Jupyter Notebook
  • Lucrul cu depozitele modelelor Hugging Face și Meta AI
  • Utilizarea GPU-urilor bazate pe cloud sau locale pentru antrenament

Fine-Tuning și Personalizarea Modelelor Meta AI LLM

  • Încărcarea modelului preantrenat
  • Fine-tuning pe seturi de date specifice domeniului
  • Tehnici de învățare transferată

Crearea Aplicațiilor NLP cu Modele Meta AI LLM

  • Dezvoltarea chatbot-urilor și AI conversațional
  • Implementarea sumarizării textelor și a parafrazării
  • Analiza sentimentului și moderarea conținutului

Optimizarea și Depunerea în Producție a Modelelor de Limbaj Large

  • Ajustarea performanței pentru viteză de inferență
  • Tehnici de compresie și cuantificare ale modelelor
  • Depunerea în producție a LLM folosind API-uri și platforme cloud

Considerente Etice și AI Responsabilă

  • Detectarea și abordarea bias-urilor în LLM
  • Asigurarea transparenței și corectitudinii în modelele AI
  • Tendințe și dezvoltări viitoare în domeniul AI

Rezumat și Pasul următor

Cerințe

  • Înțelegere de bază a învățării automatizate și a învățării profunde
  • Experiență cu programarea în Python
  • Cunoștințe cu conceptele de prelucrare a limbajului natural (NLP)

Publicul vizat

  • Cercetători în Inteligența Artificială
  • Cercetători de date
  • Ingineri AI
  • Dezvoltatori software interesati de NLP
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite