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課程簡介
小型語言模型 (SLM) 簡介
- 語言模型概述
- 從大型語言模型到小型語言模型的演變
- SLM的體系結構和設計
- SLM的優點和局限性
技術基礎
- 了解神經網路和參數
- SLM的培訓過程
- 數據需求和模型優化
- 語言模型的評估指標
自然語言處理中的 SLM
- 使用 SLM 產生文字
- 語言翻譯和當地語系化
- 情感分析和文本分類
- 問答和聊天機器人
SLM 的實際應用
- 移動應用程式:設備端語言處理
- 嵌入式系統:物聯網設備中的 SLM
- 隱私保護 AI:本地數據處理
- 邊緣計算:低延遲環境中的 SLM
案例研究
- 分析SLM的成功部署
- 行業特定應用(醫療保健、Finance 等)
- 比較研究:SLM 與生產中的大型模型
未來方向
- SLM的研究趨勢
- 擴展和部署方面的挑戰
- 道德考量和負責任的人工智慧
- 未來之路:下一代SLM
實踐研討會
- 構建用於文字生成的簡單 SLM
- 將 SLM 整合到行動應用程式中
- 針對特定任務微調 SLM
- 性能分析和模型可解釋性
頂點專案
- 確定 SLM 應用程式的問題空間
- 設計和實施SLM解決方案
- 測試和反覆運算模型
- 介紹專案和成果
摘要和後續步驟
最低要求
- 對機器學習概念的基本瞭解
- 熟悉 Python 程式設計
- 神經網路和深度學習知識
觀眾
- 數據科學家
- 軟體開發人員
- AI愛好者
14 時間: