Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Generative AI
- Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì và tại sao nó lại quan trọng?
- Các loại và kỹ thuật chính của trí tuệ nhân tạo tạo sinh
- Những thách thức và hạn chế chính của trí tuệ nhân tạo tạo sinh
Kiến trúc Transformer và LLM
- Transformer là gì và nó hoạt động như thế nào?
- Các thành phần và tính năng chính của Transformer
- Sử dụng Transformer để xây dựng LLM
Quy luật Tỷ lệ và Tối ưu hóa
- Quy luật tỷ lệ là gì và tại sao chúng quan trọng đối với LLM?
- Quy luật tỷ lệ liên quan đến kích thước mô hình, kích thước dữ liệu, ngân sách tính toán và yêu cầu suy luận như thế nào?
- Làm thế nào để quy luật tỷ lệ giúp tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của LLM?
Huấn luyện và Fine-Tuning LLM
- Các bước và thách thức chính trong việc huấn luyện LLM từ đầu
- Lợi ích và hạn chế của việc tinh chỉnh LLM cho các tác vụ cụ thể
- Các phương pháp hay nhất và công cụ để huấn luyện và tinh chỉnh LLM
Triển khai và Sử dụng LLM
- Các cân nhắc và thách thức chính trong việc triển khai LLM trong sản xuất
- Các trường hợp sử dụng và ứng dụng phổ biến của LLM trong các lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau
- Tích hợp LLM với các hệ thống và nền tảng AI khác
Đạo đức và Tương lai của Generative AI
- Tác động đạo đức và xã hội của trí tuệ nhân tạo tạo sinh và LLM
- Rủi ro và tác hại tiềm ẩn của trí tuệ nhân tạo tạo sinh và LLM, chẳng hạn như thiên vị, thông tin sai lệch và thao túng
- Sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh và LLM một cách có trách nhiệm và mang lại lợi ích
Tóm tắt và Các bước tiếp theo
Requirements
- Sự hiểu biết về các khái niệm học máy, chẳng hạn như học có giám sát và học không giám sát, hàm mất mát và phân chia dữ liệu.
- Kinh nghiệm với lập trình Python và thao tác dữ liệu.
- Kiến thức cơ bản về mạng nơ-ron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Đối tượng
- Nhà phát triển
- Những người đam mê học máy
21 Hours
Testimonials (7)
Ví dụ và liên kết kho Excel
Olga - GE HealthCare
Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Machine Translated
rất nhiều ví dụ và các công cụ khác nhau để kiểm tra
Bartosz - GE HealthCare
Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Machine Translated
GPT tùy chỉnh, kỹ thuậtprompt工程技术在这一步无法被翻译成目标语言，因为它是领域特定的术语，通常保持不变。因此，我将这部分内容保留在原始语言中。 Engineer prompts for custom GPT models to achieve specific outcomes. Understand the nuances of prompt design and its impact on model performance. Tạo prompt cho các mô hình GPT tùy chỉnh để đạt được kết quả cụ thể. Hiểu rõ những tinh tế trong thiết kế prompt và tác động của nó đến hiệu suất của mô hình.
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Machine Translated
Khái quát rộng rãi
Artur - GE HealthCare
Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Machine Translated
Ví dụ kỹ thuật kết hợp với lý thuyết.
Marcin - GE HealthCare
Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Machine Translated
Nền tảng của Mikołaj ngoài lĩnh vực công nghệ thông tin giúp trình bày chủ đề từ nhiều góc độ khác nhau - điều này rất cần thiết cho những người làm trong ngành công nghệ thông tin!
Grzegorz - GE HealthCare
Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Machine Translated
Giải thích từ góc độ không phải là công nghệ thông tin. Tăng thêm giá trị
Marcin - GE HealthCare
Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Machine Translated
