Đề cương khóa học

Giải Thích về Generative AI

  • Generative AI là gì và tại sao nó quan trọng?
  • Các loại và kỹ thuật chính của Generative AI
  • Các thách thức và giới hạn chính của Generative AI

Cấu Trúc Transformer và LLMs

  • Transformer là gì và nó hoạt động như thế nào?
  • Các thành phần và đặc điểm chính của một Transformer
  • Sử dụng Transformer để xây dựng LLMs

Luật Và Tuyệt Chính Hóa

  • Luật Và Tuyệt Chính là gì và tại sao chúng quan trọng cho LLMs?
  • Luật Và Tuyệt Chính có liên quan đến kích thước mô hình, kích thước dữ liệu, ngân sách tính toán và yêu cầu suy luận như thế nào?
  • Luật Và Tuyệt Chính có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của LLMs như thế nào?

Huấn Luyện và Điều Chỉnh LLMs

  • Các bước và thách thức chính trong việc huấn luyện LLMs từ đầu
  • Các lợi ích và nhược điểm của việc điều chỉnh LLMs cho các nhiệm vụ cụ thể
  • Các thao tác tốt nhất và công cụ cho việc huấn luyện và điều chỉnh LLMs

Triển Khai và Sử Dụng LLMs

  • Các yếu tố và thách thức chính trong việc triển khai LLMs trong sản xuất
  • Các trường hợp sử dụng và ứng dụng thông dụng của LLMs trong các lĩnh vực và ngành nghề khác nhau
  • Tích hợp LLMs với các hệ thống và nền tảng AI khác

Đạo Đức và Tương Lai của Generative AI

  • Các ý nghĩa đạo đức và xã hội của Generative AI và LLMs
  • Các rủi ro và hại có thể của Generative AI và LLMs, như thiên vị, thông tin sai lệch và thao túng
  • Sử dụng Generative AI và LLMs một cách có trách nhiệm và có lợi

Tóm Lược và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Hiểu biết về các khái niệm về máy học, như học có giám sát và không giám sát, hàm mất mát, và chia sẻ dữ liệu
  • Kinh nghiệm lập trình Python và thao tác dữ liệu
  • Kiến thức cơ bản về mạng nơron và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Đối tượng

  • Người phát triển
  • Người yêu thích máy học
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (7)

Upcoming Courses

Related Categories