Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Thời gian kéo dài 21 Giờ học
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn
- Tổng quan về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)
- Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)
- Đóng góp của Meta AI trong phát triển LLM
Tìm hiểu Kiến trúc của LLM Meta AI
- Kiến trúc Transformer và các cơ chế chú ý tự thân (self-attention)
- Phương pháp huấn luyện cho các mô hình quy mô lớn
- So sánh với các LLM khác (GPT, BERT, T5, v.v.)
Cài đặt Môi trường Phát triển
- Cài đặt và cấu hình Python và Jupyter Notebook
- Làm việc với kho lưu trữ mô hình của Hugging Face và Meta AI
- Sử dụng GPU trên đám mây hoặc cục bộ để huấn luyện
Tinh chỉnh và Tùy chỉnh LLM Meta AI
- Tải các mô hình đã được huấn luyện trước
- Tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu cụ thể theo lĩnh vực
- Kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning)
Xây dựng Ứng dụng NLP với LLM Meta AI
- Phát triển chatbot và AI hội thoại
- Triển khai tóm tắt văn bản và diễn đạt lại (paraphrasing)
- Phân tích cảm xúc và kiểm duyệt nội dung
Tối ưu hóa và Triển khai Mô hình Ngôn ngữ Lớn
- Chỉnh sửa hiệu suất cho tốc độ suy luận (inference)
- Kỹ thuật nén và lượng tử hóa (quantization) mô hình
- Triển khai LLM sử dụng API và các nền tảng đám mây
Các Cân nhắc Đạo đức và AI Có Trách nhiệm
- Phát hiện và giảm thiểu thiên kiến (bias) trong LLM
- Đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong các mô hình AI
- Xu hướng tương lai và sự phát triển trong AI
Yêu cầu
- Hiểu biết cơ bản về học máy và học sâu
- Kinh nghiệm lập trình Python
- Quen thuộc với các khái niệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Đối tượng tham gia
- Nhà nghiên cứu AI
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư học máy
- Nhà phát triển phần mềm quan tâm đến NLP
