Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в големите езикови модели

  • Преглед на обработката на естествен език (NLP)
  • Въведение в големите езикови модели (LLM)
  • Приносите на Meta AI в развитието на LLM

Разбиране на архитектурата на LLM на Meta AI

  • Трансформър архитектура и механизми за самонасочване
  • Методологии за обучение на мащабни модели
  • Сравнение с други LLM (GPT, BERT, T5 и др.)

Настройка на средата за разработка

  • Инсталиране и конфигуриране на Python и Jupyter Notebook
  • Работа с Hugging Face и хранилището за модели на Meta AI
  • Използване на облачни или локални GPU за обучение

Донастройване и персонализиране на LLM на Meta AI

  • Зареждане на предварително обучени модели
  • Донастройване върху специфични за домейна набори от данни
  • Техники за трансферно обучение

Изграждане на NLP приложения с LLM на Meta AI

  • Разработване на чатботове и разговорен ИИ
  • Внедряване на обобщаване на текст и перифразиране
  • Анализ на настроения и модериране на съдържание

Оптимизиране и разгръщане на големи езикови модели

  • Настройка на производителността за скорост на извод
  • Техники за компресиране на модели и квантуване
  • Разгръщане на LLM чрез API и облачни платформи

Етични съображения и отговорен ИИ

  • Откриване и смекчаване на пристрастия в LLM
  • Осигуряване на прозрачност и справедливост в моделите на ИИ
  • Бъдещи тенденции и развития в ИИ

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране за машинно обучение и дълбоко обучение
  • Опит с програмиране на Python
  • Запознатост с концепциите за обработка на естествен език (NLP)

Аудитория

  • Изследователи в областта на ИИ
  • Специалисти по данни
  • Инженери по машинно обучение
  • Софтуерни разработчици с интерес към NLP
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории