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
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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