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課程簡介

生成式AI與大型語言模型簡介

  • 生成式AI概述及其發展歷程
  • LLMs簡介:GPT、BERT及其能力
  • 生成式模型與傳統NLP方法的比較

Transformer架構與模型訓練

  • 理解LLMs中的Transformer架構
  • 自注意力機制與語言建模
  • 大型語言模型的訓練與微調過程

提示工程以實現有效互動

  • 設計提示以生成準確有用的輸出
  • 針對不同應用調整提示策略
  • 通過提示變化實驗優化響應

LLMs在業務中的應用

  • 使用對話式AI自動化客戶服務
  • 爲營銷和媒體生成內容
  • LLMs在數據分析和報告生成中的應用

倫理考慮與偏見管理

  • 識別LLM生成內容中的潛在偏見
  • 解決生成式AI應用中的倫理問題
  • 負責任部署LLMs的策略

LLMs的高級技術

  • 爲特定領域應用微調LLMs
  • 將LLMs與其他AI系統集成以增強功能
  • 探索多語言和跨語言能力

生成式AI在業務中的未來

  • 生成式AI和LLM研究的新興趨勢
  • 擴展LLM解決方案的機遇與挑戰
  • 爲AI驅動的業務變革做好準備

總結與下一步

最低要求

  • 對機器學習和自然語言處理概念有基本瞭解
  • 熟悉Python編程

目標受衆

  • 對生成式AI技術感興趣的數據科學家和AI從業者
  • 探索自動化和內容生成的業務專業人士
  • 希望在工作流程中實施LLMs的技術經理和決策者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (2)

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