Schița de curs

Introducere în Modelele de Limbaj de Mare Amploare

  • Prezentare generală a Procesării Limbajului Natural (NLP)
  • Introducere în Modelele de Limbaj de Mare Amploare (LLMs)
  • Contribuțiile Meta AI la dezvoltarea LLM

Înțelegerea Arhitecturii Modelelor de Limbaj de Mare Amploare Meta AI

  • Arhitectura Transformer și mecanismele de auto-atentie
  • Metodologii de antrenament pentru modele la scară largă
  • Comparație cu alte LLM (GPT, BERT, T5, etc)

Configurarea Mediului de Dezvoltare

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

Ajustarea și Personalizarea Modelelor de Limbaj de Mare Amploare Meta AI

  • Încărcarea modelelor pre-antrenate
  • Ajustarea pe seturi de date specifice domeniului
  • Tehnici de transfer al învățării

Construirea Aplicațiilor NLP cu Modelele de Limbaj de Mare Amploare Meta AI

  • Dezvoltarea de roboți de conversație și AI conversațional
  • Implementarea rezumării textului și a parafrazării
  • Analiza sentimentelor și moderarea conținutului

Optimizarea și Implementarea Modelelor de Limbaj de Mare Amploare

  • Optimizarea performanței pentru viteza de inferență
  • Tehnici de compresie și cuantizare a modelelor
  • Implementarea LLM folosind API-uri și platforme cloud

Considerații Etici și AI Responsabil

  • Detectarea și atenuarea prejudecăților în LLM
  • Asigurarea transparenței și echității în modelele AI
  • Tendințe și dezvoltări viitoare în AI

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a învățării automate și a învățării profunde
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu conceptele de procesare a limbajului natural (NLP)

Publicul țintă

  • Cercetători AI
  • Oameni de știință de date
  • Ingineri de învățare automată
  • Dezvoltatori de software interesați de NLP
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite