進階大型語言模型在自然語言處理任務中的應用培訓
大型語言模型 (LLM) 是能夠處理和生成大量自然語言數據（如文本、語音和音頻）的人工智慧模型。LLM 可以學習其輸入訓練數據的模式與結構，然後生成具有相似特徵的新數據。LLM 還可執行多種自然語言處理 (NLP) 任務，包括自然語言理解 (NLU)、自然語言推論 (NLI)、知識圖譜建構與補全、常識推理、對話生成與管理，以及多模態生成與理解。
本課程由講師現場授課（線上或線下），旨在幫助初階至中階資料科學家、人工智慧開發者及人工智慧愛好者，運用 LLM 執行各類 NLP 任務，並為不同目的創作新颖且多樣化的內容。
完成本培訓後，學員將能夠：
- 建立配備 LLM 和必要工具的開發環境。
- 熟練使用 LLM 執行 NLU 和 NLI 任務。
- 有效提取、推論及運用知識圖譜。
- 利用 LLM 生成和管理對話，以打造交談式應用程式。
- 評估由 LLM 和生成式 AI 產生的內容品質與多樣性。
- 實踐倫理原則，確保公平性及負責任地使用 LLM。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗室環境中進行實作。
課程客製化選項
- 如需為本課程安排客製化培訓，請聯繫我們以便協商。
課程簡介
LLM 與生成式 AI 簡介
- 探討技術與模型
- 討論應用場景與使用案例
- 識別挑戰與限制
利用 LLM 執行 NLU 任務
- 情感分析
- 命名實體識別
- 關係提取
- 語義解析
利用 LLM 執行 NLI 任務
- 蘊含檢測
- 矛盾檢測
- 重寫檢測
利用 LLM 處理知識圖譜
- 從文本中提取事實與關係
- 推論缺失或新的事實
- 運用知識圖譜執行下游任務
利用 LLM 進行常識推理
- 生成合理的解釋、假設與情境
- 使用常識知識庫與數據集
- 評估常識推理能力
利用 LLM 生成對話
- 透過交談式智能體、聊天機器人及虛擬助手生成對話
- 管理對話流程
- 使用對話數據集與評估指標
利用 LLM 進行多模態生成
- 從文本生成圖像
- 從圖像生成文本
- 從文本或圖像生成影片
- 從文本生成音頻
- 從音頻生成文本
- 從文本或圖像生成 3D 模型
利用 LLM 進行元學習
- 將 LLM 適應新領域、任務或語言
- 從少量樣本或零樣本示例中學習
- 使用元學習與遷移學習的數據集及框架
利用 LLM 進行對抗學習
- 防禦 LLM 免受惡意攻擊
- 檢測並減輕 LLM 中的偏差與錯誤
- 使用對立學習與魯棒性評估數據集及方法
評估 LLM 與生成式 AI
- 評估內容品質與多樣性
- 使用 inception score、Fréchet inception distance 及 BLEU score 等指標
- 採用眾包與調查等人類評估方法
- 運用圖靈測試與判别器等對抗評估方法
應用於 LLM 與生成式 AI 的倫理原則
- 確保公平性與問責制
- 避免濫用與誤用
- 尊重內容創建者與消費者的權利及隱私
- 促進人機協作與創意
總結與後續步驟
最低要求
- 理解基本的人工智慧概念與術語
- 具備 Python 程式設計及數據分析經驗
- 熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等深度學習框架
- 了解 LLM 的基本原理及其應用
目標受眾
- 資料科學家
- 人工智慧開發者
- 人工智慧愛好者
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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進階 LangGraph：複雜圖表的最佳化、除錯與監控
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本課程為講師帶領的實作培訓（線上或線下），旨在協助高階 AI 平台工程師、AI DevOps 及 ML 架構師優化、除錯、監控以及運行生產級別的 LangGraph 系統。
完成本培訓後，學員將能夠：
- 為速度、成本和可擴展性設計並優化複雜的 LangGraph 拓撲結構。
- 透過重試、逾時、冪等性和基於檢查點的恢復來構建可靠性。
- 除錯並追蹤圖表執行過程，檢查狀態，並系統性地複現生產環境中的問題。
- 透過日誌、指標和追蹤來為圖表注入工具，將其部署至生產環境，並監控服務等級協議 (SLA) 與成本。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗室環境中的動手實作。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓，請與我們聯繫以進行安排。
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完成本培訓後，參與者將能夠：
- 設置和配置 Devstral 以進行編碼代理開發。
- 設計用於探索代碼庫與修改的代理工作流程。
- 將編碼代理整合至開發工具與 API。
- 實施安全且高效的代理部署最佳實踐。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在真實實驗室環境中進行動手實作。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。
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完成本課程後，參與者將能夠：
- 設置和配置用於 Mistral 和 Devstral 模型的自託管環境。
- 應用微調技術以提升特定領域的性能。
- 實施版本控制、監控以及生命週期治理。
- 確保開源模型的安全性、合規性與負責任的使用。
課程格式
- 互動式講授與討論。
- 自託管與微調的實作練習。
- 治理與監控管道的實驗室實作。
課程客製化選項
- 如需為本課程申請客製化培訓，請聯繫我們進行安排。
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課程形式
- 互動式講授與引導討論。
- 沙箱環境中的實驗室指導與代碼講解。
- 基於場景的練習，涵蓋設計、測試與評估。
課程自定義選項
- 如需為本課程要求自定義培訓，請聯繫我們以安排。
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完成本培訓後，參與者將能夠：
- 設計帶有條件邏輯的圖形結構化內容及電子郵件工作流程。
- 整合 LLM、API 和資料來源以實現自動化個人化。
- 管理跨多步驟活動的狀態、記憶與上下文。
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課程格式
- 互動式講座與小組討論。
- 實作電子郵件工作流程與內容流程的上機操作實驗室。
- 針對個人化、分段與分支邏輯的情境模擬練習。
課程自訂選項
- 如需為本課程提出客製化培訓需求，請聯絡我們安排。
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本課程由講師現場指導，可選擇線上或線下進行。主要對象為初級至中階的產品經理、全端開發人員以及整合工程師，旨在教導如何設計、整合並將對話式助理商品化，並使用 Mistral 連接器與整合功能。
課程結束後，學員將能夠：
- 將 Mistral 對話模型與企業及 SaaS 連接器整合。
- 實施檢索增強生成 (RAG) 以獲得精準回應。
- 設計內部及外部聊天助理的使用者體驗模式。
- 將助理部署至產品工作流程，應用於真實世界案例。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 實作整合練習。
- 現場實驗室開發對話式助理。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排。
企業級部署 Mistral Medium 3
14 小時Mistral Medium 3 是一款高性能、多模態的大型語言模型，專為企業環境中的生產級部署而設計。
本課程由講師帶領，提供線上或線下培訓方式，目標受眾為初級至中級 AI/ML 工程師、平台架構師及 MLOps 團隊，旨在協助學員部署、最佳化並確保 Mistral Medium 3 在企業用例中的安全性。
完成本課程後，學員將能夠：
- 使用 API 和自託管選項部署 Mistral Medium 3。
- 最佳化推理效能與成本。
- 實施結合 Mistral Medium 3 的多模態用例。
- 應用符合企業環境的安全與合規最佳實踐。
課程格式
- 互動式講解與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗室環境中進行實作。
課程客製化選項
- 如需針對此課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。
用於負責任 AI 的 Mistral：隱私、資料駐留與企業控管
14 小時Mistral AI 是一個開放且具備企業適用性的 AI 平台，提供安全、合規及負責任部署 AI 的功能。
本課程由導師指導進行現場教學（可線上或線下），旨在協助中階合規主管、安全架構師及法律/營運利害關係人，透過運用隱私、資料駐留與企業控管機制，在 Mistral 上實施負責任的 AI 實踐。
完成本課程後，學員將能夠：
- 在 Mistral 部署中實施保護隱私的技術。
- 運用資料駐留策略以符合法規要求。
- 設立企業級控管機制，如角色基礎訪問控制 (RBAC)、單一登入 (SSO) 及審計日誌。
- 評估供應商與部署選項，以確保符合合規性。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 聚焦於合規的案例研究與練習。
- 企業 AI 控管機制的實務操作。
課程自訂選項
- 如需為本課程申請客製化訓練，請聯繫我們進行安排。
