Đề cương khóa học

Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn

  • Tổng quan về Natural Language Processing (NLP)
  • Giới thiệu về Large Language Models (LLMs)
  • Đóng góp của Meta AI vào việc phát triển LLM

Hiểu Kiến trúc của LLM 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 Hugging Face và kho lưu trữ mô hình của Meta AI
  • Sử dụng GPU dựa trên đám mây hoặc cục bộ để huấn luyện

Fine-Tuning và Tùy chỉnh LLM Meta AI

  • Tải các mô hình được huấn luyện trước
  • Tinh chỉnh trên các tập dữ liệu cụ thể theo lĩnh vực
  • Kỹ thuật học chuyển giao

Xây dựng Ứng dụng NLP với LLM Meta AI

  • Phát triển chatbot và AI hội thoại
  • Triển khai tóm tắt văn bản và diễn giải
  • Phân tích tình cảm và kiểm duyệt nội dung

Tối ưu hóa và Triển khai Mô hình Ngôn ngữ Lớn

  • Điều chỉnh hiệu suất để tăng tốc độ suy luận
  • Kỹ thuật nén và lượng tử hóa mô hình
  • Triển khai LLM bằng API và nền tảng đám mây

Các Vấn đề Đạo đức và AI Có trách nhiệm

  • Phát hiện và giảm thiểu sai lệch trong LLM
  • Đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong các mô hình AI
  • Xu hướng và phát triển trong tương lai của AI

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết cơ bản về học máy và học sâu
  • Kinh nghiệm với lập trình Python
  • Làm quen với các khái niệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Đối tượng

  • Nghiên cứu viên AI
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Kỹ sư Machine Learning
  • Nhà phát triển phần mềm quan tâm đến NLP
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories