Bądźmy w kontakcie

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
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie