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課程簡介
生成式AI簡介
- 什麼是生成式AI,爲什麼它重要?
- 生成式AI的主要類型和技術
- 生成式AI的關鍵挑戰和侷限性
Transformer架構與LLMs
- 什麼是Transformer,它是如何工作的?
- Transformer的主要組件和特徵
- 使用Transformer構建LLMs
擴展定律與優化
- 什麼是擴展定律,爲什麼它們對LLMs重要?
- 擴展定律如何與模型大小、數據大小、計算預算和推理需求相關?
- 擴展定律如何幫助優化LLMs的性能和效率?
訓練與微調LLMs
- 從零開始訓練LLMs的主要步驟和挑戰
- 針對特定任務微調LLMs的優缺點
- 訓練和微調LLMs的最佳實踐與工具
部署與使用LLMs
- 在生產環境中部署LLMs的主要考慮因素和挑戰
- LLMs在各領域和行業中的常見用例和應用
- 將LLMs與其他AI系統和平臺集成
生成式AI的倫理與未來
- 生成式AI和LLMs的倫理和社會影響
- 生成式AI和LLMs的潛在風險和危害,如偏見、錯誤信息和操縱
- 負責任且有益地使用生成式AI和LLMs
總結與下一步
最低要求
- 瞭解機器學習概念,如監督學習、無監督學習、損失函數和數據分割
- 具備Python編程和數據處理經驗
- 具備神經網絡和自然語言處理的基礎知識
受衆
- 開發者
- 機器學習愛好者
21 時間:
客戶評論 (7)
範例和連結 Excel 儲存庫
Olga - GE HealthCare
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大量示例和不同的工具可供檢查
Bartosz - GE HealthCare
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機器翻譯
自定義 GPT,提示工程
Marcin Stezowski - GE HealthCare
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寬視角
Artur - GE HealthCare
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技術實例與理論相結合。
Marcin - GE HealthCare
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IT 之外的Mikołaj 背景可以從不同的角度介紹這個主題 - IT 人員非常需要!
Grzegorz - GE HealthCare
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IT 視點以外的說明形式。增加價值
Marcin - GE HealthCare
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