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課程簡介

領域特定語言模型簡介

  • 人工智慧中語言模型的概覽
  • 語言模型專門化的重要性
  • 成功領域特定模型的案例研究

資料整理與預處理

  • 識別和收集領域特定資料集
  • 資料清理和預處理技術
  • 資料建立中的倫理考量

模型訓練與微調

  • 遷移學習及微調簡介
  • 選擇用於領域特定訓練的基礎模型
  • 有效微調的技術

評估指標與模型表現

  • 領域特定模型評估的指標
  • 針對領域特定任務基準測試模型
  • 理解限制與權衡

部署策略

  • 將語言模型整合至領域特定應用程式中
  • 部署模型的擴展性和維護
  • 部署中的持續學習和模型更新

法律領域重點

  • 法律語言模型的特殊考量
  • 用於訓練的案例法和法規語料庫
  • 在法律研究和文件分析中的應用

醫療領域重點

  • 醫療語言處理的挑戰
  • HIPAA 合規性及資料隱私
  • 醫療文獻回顧和病患互動的應用案例

技術領域重點

  • 技術術語及其對語言模型的影響
  • 與領域專家合作
  • 技術文件生成和程式碼註釋

專案與評估

  • 專案提案和初始資料集收集
  • 完成專案及模型表現的簡報
  • 最終評估和反饋

摘要與後續步驟

最低要求

  • 具備機器學習概念的基本理解
  • 熟悉 Python 程式設計
  • 了解自然語言處理基礎知識

受眾

  • 資料科學家
  • 機器學習工程師
 28 小時

人數


每位參與者的報價

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