Đề cương khóa học

Giới thiệu về các mô hình ngôn ngữ lớn

  • Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • Giới thiệu về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
  • Đóng góp của Meta AI vào phát triển LLM

Hiểu về kiến trúc của các mô hình ngôn ngữ lớn của Meta AI

  • Kiến trúc Transformer và cơ chế tự chú ý
  • Phương pháp đào tạo 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 cloud hoặc cục bộ để đào tạo

Tối ưu hóa và tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn của Meta AI

  • Tải các mô hình đã được đào tạo trước
  • Tối ưu hóa trên các bộ dữ liệu chuyên ngành
  • Kỹ thuật học chuyển giao

Xây dựng các ứng dụng NLP với các mô hình ngôn ngữ lớn của Meta AI

  • Phát triển chatbot và trí tuệ nhân tạo tương tác
  • Thực hiện tóm tắt văn bản và đổi ngữ
  • Phân tích cảm xúc và kiểm duyệt nội dung

Tối ưu hóa và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn

  • Tối ưu hóa hiệu suất cho tốc độ suy luận
  • Kỹ thuật nén và lượng tử hóa mô hình
  • Triển khai LLM bằng API và nền tảng cloud

Các vấn đề đạo đức và trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm

  • Phát hiện và giảm thiểu thiên vị trong LLM
  • Đảm bảo minh bạch và công bằng trong các mô hình AI
  • Các xu hướng và phát triển trong tương lai của AI
  • Tổng kết và các bước tiếp theo

    Requirements

    • Kiến thức cơ bản về machine learning và deep learning
    • Kinh nghiệm lập trình Python
    • Quen với các khái niệm về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

    Đối tượng

    • Các nhà nghiên cứu về AI
    • Các nhà khoa học dữ liệu
    • Các kỹ sư machine learning
    • Các lập trình viên phần mềm quan tâm đến NLP
     21 Hours

    Number of participants


    Price per participant

    Upcoming Courses

    Related Categories