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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

人數


每位參與者的報價

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