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課程簡介

生成式人工智慧與大型語言模型簡介

  • 生成式人工智慧及其演進概覽
  • 大型語言模型介紹:GPT、BERT 及其能力
  • 比較生成式模型與傳統自然語言處理方法

Transformer 架構與模型訓練

  • 理解 Transformer 架構在大型語言模型中的原理
  • 自我注意機制與語言建模
  • 大型語言模型的訓練與微調過程

有效互動的提示工程

  • 設計能產生準確且有價值輸出的提示
  • 針對不同應用場景微調提示策略
  • 通過試驗不同的提示變體以優化回應

大型語言模型在商業中的應用

  • 透過對話式人工智慧自動化客戶服務
  • 為行銷與媒體產生內容
  • 大型語言模型在數據分析與報告生成中的應用

道德考量與偏見管理

  • 識別由大型語言模型生成的內容中潛在的偏見
  • 應對生成式人工智慧應用中的道德問題
  • 負責任地部署大型語言模型的策略

大型語言模型的進階技術

  • 為領域特定應用微調大型語言模型
  • 將大型語言模型整合到其他人工智慧系統中,以增強功能
  • 探索多語言與跨語言能力

生成式人工智慧在商業中的未來

  • 生成式人工智慧及大型語言模型研究的最新趨勢
  • 擴展大型語言模型方案的機遇與挑戰
  • 為商業中的人工智慧驅動轉型做好準備

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備機器學習及自然語言處理概念的基礎知識
  • 熟悉 Python 程式設計

目標受眾

  • 對生成式人工智慧技術感興趣的數據科學家及人工智慧從業人員
  • 正在探索自動化與內容產生的業務從業人員
  • 希望在其工作流程中實施大型語言模型的技術經理及決策者
 14 小時

人數


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