大型語言模型（LLMs）簡介培訓

介紹

• 什麼是 Large Language Models (LLMs)？
• LLM 與傳統 NLP 模型
• LLM 功能和架構概述
• LLM 的挑戰和局限性

瞭解 LLM

• LLM的生命週期
• LLM 的工作原理
• LLM 的主要元件：編碼器、解碼器、注意力、嵌入等。

開始

• 設置開發環境
• 將 LLM 安裝為開發工具，例如 Google Colab， Hugging Face

使用 LLM

• 探索可用的 LLM 選項
• 創建和使用 LLM
• 在自訂數據集上微調 LLM

文本摘要

• 瞭解文本摘要的任務及其應用
• 使用 LLM 進行抽取式和抽象式文本摘要
• 使用 ROUGE、BLEU 等指標評估生成的摘要的品質。

問答

• 瞭解問答的任務及其應用
• 使用 LLM 進行開放域和封閉域問答
• 使用 F1、EM 等指標評估生成答案的準確性。

文本生成

• 瞭解文本生成的任務及其應用
• 使用 LLM 產生條件和無條件文本
• 使用 temperature、top-k、top-p 等參數控制生成文本的樣式、語氣和內容。

將 LLM 與其他框架和平臺整合

• 將 LLM 與 PyTorch 或 TensorFlow 一起使用
• 將 LLM 與 Flask 或 Streamlit 一起使用
• 將 LLM 與 Google Cloud 或 AWS 結合使用

故障排除

• 瞭解 LLM 中的常見錯誤和錯誤
• 使用 TensorBoard 監控和可視化訓練過程
• 使用 PyTorch Lightning 簡化訓練代碼並提高性能
• 使用 Hugging Face 數據集載入和預處理數據

總結和後續步驟