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 wielkich modeli językowych
- Przegląd przetwarzania języka naturalnego (NLP)
- Wprowadzenie do wielkich modeli językowych (LLM)
- Wkład Meta AI w rozwój modeli LLM
Zrozumienie architektury modeli LLM Meta AI
- Architektura Transformer i mechanizmy samouwagi
- Metodyki trenowania modeli dużej skali
- Porównanie z innymi modelami LLM (GPT, BERT, T5 itp.)
Ustawianie środowiska deweloperskiego
- Instalacja i konfiguracja Pythona oraz Jupyter Notebook
- Praca z repozytorium modeli Hugging Face i Meta AI
- Wykorzystanie GPU w chmurze lub lokalnie do trenowania
Dostosowywanie (fine-tuning) i personalizacja modeli LLM Meta AI
- Ładowanie wstępnie wytrenowanych modeli
- Dostosowywanie (fine-tuning) na zbiorach danych domenowych
- Techniki transferu wiedzy (transfer learning)
Budowanie aplikacji NLP z wykorzystaniem modeli LLM Meta AI
- Rozwój botów konwersacyjnych i AI konwersacyjnej
- Implementacja streszczania tekstów i parafrazowania
- Analiza sentymentu i moderacja treści
Optymalizacja i wdrażanie wielkich modeli językowych
- Dostrojenie wydajności (performance tuning) dla szybkości inferencji
- Techniki kompresji i kwantyzacji modeli
- Wdrażanie modeli LLM za pomocą API i platform chmurowych
Rozważania etyczne i odpowiedzialne AI
- Wykrywanie i minimalizowanie biasu w modelach LLM
- Zapewnienie transparentności i sprawiedliwości w modelach AI
- Przyszłe trendy i rozwój w dziedzinie AI
Wymagania
- Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego i uczenia głębokiego
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Znajomość koncepcji przetwarzania języka naturalnego (NLP)
Grupa docelowa
- Badacze AI
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie ML
- Deweloperzy oprogramowania zainteresowani NLP