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 (LLMs)
  • Sự đóng góp của Meta AI trong phát triển LLM

Hiểu kiến trúc của Mô hình Ngôn ngữ Lớn của Meta AI

  • Kiến trúc Transformer và cơ chế tự chú ý
  • Phương pháp huấn luyện cho các mô hình quy mô lớn
  • So sánh với các LLM khác (GPT, BERT, T5, v.v.)

Thiết lập Môi trường Phát triển

  • Cài đặt và cấu hình Python và Jupyter Notebook
  • Làm việc với kho mô hình của Hugging Face và Meta AI
  • Sử dụng GPU dựa trên đám mây hoặc local cho huấn luyện

Tinh chỉnh và tùy chỉnh Mô hình Ngôn ngữ Lớn của Meta AI

  • Tải các mô hình đã được huấn luyện sẵn
  • Tinh chỉnh trên dữ liệu cụ thể cho lĩnh vực
  • Kỹ thuật học chuyển giao

Xây dựng Ứng dụng NLP với Mô hình Ngôn ngữ Lớn của Meta AI

  • Phát triển chatbots và AI hội thoại
  • Triển khai tóm tắt văn bản và viết lại
  • Phân tích cảm xúc và kiểm duyệt nội dung

Tối ưu hóa và Triển khai Mô hình Ngôn ngữ Lớn

  • Điều chỉnh hiệu suất cho tốc độ suy luận
  • Kỹ thuật nén mô hình và lượng hóa
  • Triển khai LLM sử dụng API và nền tảng đám mây

Xem xét Đạo đức và AI có Trách nhiệm

  • Phát hiện và giảm thiểu sự thiên vị trong LLMs
  • Đảm bảo minh bạch và công bằng trong các mô hình AI
  • Xu hướng và phát triển tương lai của AI

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu cơ bản về học máy và học sâu
  • Kinh nghiệm lập trình với Python
  • Thạo 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
  • Lập trình viên quan tâm đến NLP
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan