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課程簡介

大型語言模型介紹

  • 自然語言處理 (NLP) 概覽。
  • 大型語言模型 (LLMs) 簡介。
  • Meta AI 在 LLM 開發方面的貢獻。

理解 Meta AI LLMs 的架構

  • Transformer 架構與自注意力機制。
  • 大規模模型的訓練方法論。
  • 與其他 LLMs(如 GPT、BERT、T5 等)的比較。

設置開發環境

  • 安裝和配置 Python 與 Jupyter Notebook。
  • 使用 Hugging Face 及 Meta AI 的模型倉庫。
  • 利用基於雲端的或本地的 GPU 進行訓練。

微調與客製化 Meta AI LLMs

  • 加載預訓練模型。
  • 在領域特定數據集上進行微調。
  • 遷移學習技術。

使用 Meta AI LLMs 構建 NLP 應用

  • 開發聊天機器人和對話式 AI。
  • 實現文本摘要和改寫功能。
  • 情感分析和內容審查。

優化與部署大型語言模型

  • 針對推理速度進行效能調優。
  • 模型壓縮與量化技術。
  • 使用 API 和雲端平台部署 LLMs。

倫理考量與負責任的 AI

  • 檢測與緩解 LLMs 中的偏差。
  • 確保 AI 模型的透明度與公平性。
  • AI 的未來趨勢與發展。

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備機器學習和深度學習的基礎知識。
  • 擁有 Python 程式設計經驗。
  • 熟悉自然語言處理 (NLP) 概念。

受眾

  • AI 研究人員。
  • 數據科學家。
  • 機器學習工程師。
  • 對 NLP 感興趣的軟體開發者。
 21 小時

人數


每位參與者的報價

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