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課程簡介
生成式 AI 簡介
- 什麼是生成式 AI，為何它很重要？
- 生成式 AI 的主要類型與技術
- 生成式 AI 的關鍵挑戰與限制
轉譯器架構與 LLMs
- 什麼是轉譯器，它是如何運作的？
- 轉譯器的主要組件與特色
- 如何利用轉譯器構建 LLMs
擴展律與優化
- 什麼是擴展律，它為何對 LLMs 很重要？
- 擴展律如何與模型規模、資料量、運算預算和推論需求相關？
- 如何利用擴展律來優化 LLMs 的效能與效率？
LLMs 的訓練與微調
- 從頭開始訓練 LLMs 的主要步驟與挑戰
- 為特定任務對 LLMs 進行微調的好處與缺點
- 訓練和微調 LLMs 的最佳實踐與工具
LLMs 的部署與應用
- 在生產環境中部署 LLMs 的主要考量與挑戰
- LLMs 在各個領域和產業中的常見用例與應用
- 將 LLMs 與其他 AI 系統和平台整合
生成式 AI 的倫理與未來
- 生成式 AI 和 LLMs 的倫理與社會影響
- 生成式 AI 和 LLMs 的潛在風險與危害，例如偏見、誤導資訊和操縱
- 負責任且有益地運用生成式 AI 和 LLMs
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習概念的知識，例如監督學習與非監督學習、損失函數及資料分割。
- 具有 Python 程式設計與資料操作的經驗。
- 基本的神經網路和自然語言處理知識。
適用對象
- 開發者
- 機器學習愛好者
21 小時
客戶評論 (7)
示例和鏈接Excel倉庫
Olga - GE HealthCare
課程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機器翻譯
大量示例和不同工具可供檢查
Bartosz - GE HealthCare
課程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機器翻譯
自定義GPTs, 提示工程
Marcin Stezowski - GE HealthCare
課程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機器翻譯
廣闊的視角
Artur - GE HealthCare
課程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機器翻譯
結合理論的技術示例。
Marcin - GE HealthCare
課程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機器翻譯
Mikołaj的背景在IT之外，能夠從不同角度呈現這一主題——這對IT人員來說非常必要！
Grzegorz - GE HealthCare
課程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機器翻譯
從非IT角度進行解釋。增加價值
Marcin - GE HealthCare
課程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機器翻譯
