Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 21 godzin
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Dużych Modeli Językowych
- Przegląd przetwarzania języka naturalnego (NLP)
- Wprowadzenie do Dużych Modeli Językowych (LLMs)
- Wkład Meta AI w rozwój LLM
Zrozumienie architektury Dużych Modeli Językowych Meta AI
- Architektura Transformer i mechanizmy samo-uwagi
- Metody szkolenia modeli na dużą skalę
- Porównanie z innymi LLM (GPT, BERT, T5, itp.)
Konfiguracja środowiska programistycznego
- Instalacja i konfiguracja Pythona i Jupyter Notebook
- Praca z Hugging Face i repozytorium modeli Meta AI
- Korzystanie z chmurowych lub lokalnych GPU do szkolenia
Dostosowywanie i dostrajanie Dużych Modeli Językowych Meta AI
- Ładowanie wstępnie wytrenowanych modeli
- Dostrajanie na zbiorach danych specyficznych dla domeny
- Techniki transferu uczenia
Tworzenie aplikacji NLP z wykorzystaniem Dużych Modeli Językowych Meta AI
- Tworzenie chatbotów i konwersacyjnych AI
- Implementacja podsumowywania tekstu i parafrazowania
- Analiza sentymentu i moderacja treści
Optymalizacja i wdrażanie Dużych Modeli Językowych
- Optymalizacja wydajności dla szybkości wnioskowania
- Techniki kompresji i kwantyzacji modeli
- Wdrażanie LLM za pomocą API i platform chmurowych
Zagadnienia etyczne i odpowiedzialna AI
- Wykrywanie i łagodzenie błędów w LLM
- Zapewnienie przejrzystości i uczciwości w modelach AI
- Przyszłe trendy i rozwój w dziedzinie AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość uczenia maszynowego i głębokiego uczenia
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Znajomość koncepcji przetwarzania języka naturalnego (NLP)
Grupa docelowa
- Badacze AI
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Programiści zainteresowani NLP
