Курс за обучение по Усъвършенствани LLM за задачи от областта на обработката на естествен език (NLP)

Въведение в LLM и генеративния AI

• Изследване на техники и модели
• Обсъждане на приложения и случаи на употреба
• Идентифициране на предизвикателства и ограничения

Използване на LLM за задачи за разбиране на естествен език (NLU)

• Анализ на тоналността
• Разпознаване на именувани обекти
• Извличане на релации
• Семантичен анализ

Използване на LLM за задачи за извод на естествен език (NLI)

• Откриване на следствие
• Откриване на противоречие
• Откриване на парафраза

Използване на LLM за графи на знанието

• Извличане на факти и релации от текст
• Извеждане на липсващи или нови факти
• Използване на графи на знанието за последващи задачи

Използване на LLM за разсъждение, базирано на здрав разум

• Генериране на правдоподобни обяснения, хипотези и сценарии
• Използване на бази от знания и набори от данни за здрав разум
• Оценяване на разсъждение, базирано на здрав разум

Използване на LLM за генериране на диалог

• Генериране на диалози с разговорни агенти, чатботове и виртуални асистенти
• Управление на диалози
• Използване на набори от данни и метрики за диалог

Използване на LLM за мултимодално генериране

• Генериране на изображения от текст
• Генериране на текст от изображения
• Генериране на видеоклипове от текст или изображения
• Генериране на аудио от текст
• Генериране на текст от аудио
• Генериране на 3D модели от текст или изображения

Използване на LLM за мета-обучение

• Адаптиране на LLM към нови области, задачи или езици
• Обучение от примери с малко или нула извадки (few-shot или zero-shot)
• Използване на набори от данни и рамки за мета-обучение и трансферно обучение

Използване на LLM за състезателно обучение (Adversarial Learning)

• Защита на LLM от злонамерени атаки
• Откриване и смекчаване на отклонения и грешки в LLM
• Използване на набори от данни и методи за състезателно обучение и устойчивост

Оценяване на LLM и генеративен AI

• Оценяване на качеството и разнообразието на съдържанието
• Използване на метрики като inception score, Fréchet inception distance и BLEU score
• Използване на методи за човешка оценка като краудсорсинг и анкети
• Използване на методи за състезателна оценка като тестове на Тюринг и дискриминатори

Прилагане на етични принципи за LLM и генеративен AI

• Осигуряване на справедливост и отчетност
• Избягване на злоупотреба и неправомерно използване
• Зачитане на правата и поверителността на създателите и потребителите на съдържание
• Насърчаване на креативността и сътрудничеството между хора и AI

Обобщение и следващи стъпки