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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
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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