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課程時長 21 時間：
課程簡介
大語言模型簡介
- 自然語言處理（NLP）概述
- 大語言模型（LLMs）簡介
- Meta AI在大語言模型開發中的貢獻
理解Meta AI大語言模型的架構
- Transformer架構與自注意力機制
- 大規模模型的訓練方法
- 與其他大語言模型的比較（GPT、BERT、T5等）
設置開發環境
- 安裝和配置Python與Jupyter Notebook
- 使用Hugging Face和Meta AI的模型庫
- 使用雲端或本地GPU進行訓練
微調與定製Meta AI大語言模型
- 加載預訓練模型
- 在特定領域數據集上進行微調
- 遷移學習技術
使用Meta AI大語言模型構建NLP應用
- 開發聊天機器人與對話式AI
- 實現文本摘要與改寫
- 情感分析與內容審覈
優化與部署大語言模型
- 推理速度的性能調優
- 模型壓縮與量化技術
- 使用API與雲平臺部署大語言模型
倫理考量與負責任的人工智能
- 大語言模型中的偏見檢測與緩解
- 確保AI模型的透明度與公平性
- AI的未來趨勢與發展
總結與下一步
最低要求
- 對機器學習和深度學習有基本瞭解
- 有Python編程經驗
- 熟悉自然語言處理（NLP）概念
受衆
- AI研究人員
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- 對NLP感興趣的軟件開發人員
