大型語言模型 (LLMs) 入門培訓

簡介

• 什麼是大型語言模型 (LLMs)？
• LLMs 與傳統 NLP 模型對比
• LLMs 功能和架構概覽
• LLMs 的挑戰和局限性

理解 LLMs

• LLM 的生命週期
• LLMs 的工作原理
• LLM 的主要組件：編碼器、解碼器、注意力機制、嵌入等。

入門

• 設置開發環境
• 安裝 LLM 作為開發工具，例如 Google Colab、Hugging Face

使用 LLMs

• 探索可用的 LLM 選項
• 創建和使用 LLM
• 在自定義數據集上微調 LLM

文本摘要

• 理解文本摘要任務及其應用
• 使用 LLM 進行抽取式和抽象式文本摘要
• 使用 ROUGE、BLEU 等指標評估生成摘要的質量。

問答

• 理解問答任務及其應用
• 使用 LLM 進行開放域和封閉域的問答
• 使用 F1、EM 等指標評估生成答案的準確性。

文本生成

• 理解文本生成任務及其應用
• 使用 LLM 進行條件性和非條件性文本生成
• 使用溫度、top-k、top-p 等參數控制生成文本的風格、語調和內容。

將 LLMs 與其他框架和平台集成

• 將 LLMs 與 PyTorch 或 TensorFlow 配合使用
• 將 LLMs 與 Flask 或 Streamlit 配合使用
• 將 LLMs 與 Google Cloud 或 AWS 配合使用

故障排除

• 理解 LLMs 中的常見錯誤和 bug
• 使用 TensorBoard 監控和可視化訓練過程
• 使用 PyTorch Lightning 簡化訓練代碼並提高性能
• 使用 Hugging Face Datasets 加載和預處理數據

總結和下一步