課程簡介

生成式人工智能與大型語言模型簡介

  • 生成式人工智能概述及其發展
  • 大型語言模型簡介:GPT、BERT及其能力
  • 生成式模型與傳統自然語言處理方法的比較

Transformer架構與模型訓練

  • 理解大型語言模型中的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交互

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

大型語言模型在商業中的應用

  • 使用對話式人工智能自動化客戶服務
  • 爲營銷和媒體生成內容
  • 大型語言模型在數據分析和報告生成中的應用

倫理考量與偏見管理

  • 識別大型語言模型生成內容中的潛在偏見
  • 解決生成式人工智能應用中的倫理問題
  • 負責任地部署大型語言模型的策略

大型語言模型的先進技術

  • 針對特定領域應用微調大型語言模型
  • 將大型語言模型與其他人工智能系統集成以增強功能
  • 探索多語言與跨語言能力

生成式人工智能在商業中的未來

  • 生成式人工智能與大型語言模型研究的新興趨勢
  • 擴展大型語言模型解決方案的機遇與挑戰
  • 爲人工智能驅動的商業轉型做好準備

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

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商業專業人士
  • 希望在業務流程中實施LLM的技術經理和決策者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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