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課程簡介
小型語言模型 (SLMs) 介紹
- 語言模型概覽
- 從大型到小型語言模型的演進
- SLMs 的架構與設計
- SLMs 的優勢與限制
技術基礎
- 理解神經網絡和參數
- SLMs 的訓練過程
- 數據需求和模型優化
- 語言模型的評估指標
自然語言處理中的 SLMs
- 使用 SLMs 進行文本生成
- 語言翻譯和本地化
- 情感分析和文本分類
- 問答系統和聊天機器人
SLMs 的現實應用場景
- 移動應用程式:設備端的語言處理
- 嵌入式系統:IoT 設備中的 SLMs
- 隱私保護 AI:本地數據處理
- 邊緣計算:低延遲環境中的 SLMs
案例研究
- 分析 SLMs 的成功部署案例
- 特定行業的應用(如醫療、金融等)
- 比較研究:SLMs 與大型模型在生產環境中的表現
未來方向
- SLMs 的研究趨勢
- 擴展和部署方面的挑戰
- 道德考量與負責任的 AI
- 展望未來:下一代 SLMs
實作工作坊
- 構建簡單的 SLM 用於文本生成
- 將 SLMs 整合到移動應用中
- 針對特定任務微調 SLMs
- 性能分析與模型可解釋性
畢業專案
- 確定 SLM 應用的問題空間
- 設計並實施 SLM 解決方案
- 測試和迭代模型
- 展示專案及成果
總結與下一步
最低要求
- 基本掌握機器學習概念
- 熟悉 Python 程式設計
- 了解神經網絡和深度學習
受眾對象
- 資料科學家
- 軟體開發人員
- 人工智慧愛好者
14 小時