Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về LLM và Generative AI
- Khám phá các kỹ thuật và mô hình
- Thảo luận về các ứng dụng và trường hợp sử dụng
- Xác định các thách thức và hạn chế
Sử dụng LLM cho các tác vụ NLU
- Phân tích tình cảm
- Nhận dạng thực thể được đặt tên
- Trích xuất quan hệ
- Phân tích cú pháp ngữ nghĩa
Sử dụng LLM cho các tác vụ NLI
- Phát hiện sự bao hàm
- Phát hiện mâu thuẫn
- Phát hiện diễn giải
Sử dụng LLM cho Biểu đồ tri thức
- Trích xuất sự kiện và quan hệ từ văn bản
- Suy luận các sự kiện hoặc thông tin mới còn thiếu
- Sử dụng biểu đồ tri thức cho các tác vụ tiếp theo
Sử dụng LLM cho Lập luận thông thường
- Tạo ra các giải thích, giả thuyết và kịch bản hợp lý
- Sử dụng cơ sở dữ liệu và tập dữ liệu kiến thức thông thường
- Đánh giá khả năng lập luận thông thường
Sử dụng LLM cho Tạo hội thoại
- Tạo hội thoại với các tác nhân hội thoại, chatbot và trợ lý ảo
- Quản lý hội thoại
- Sử dụng tập dữ liệu và chỉ số hội thoại
Sử dụng LLM cho Tạo đa phương thức
- Tạo ảnh từ văn bản
- Tạo văn bản từ ảnh
- Tạo video từ văn bản hoặc ảnh
- Tạo âm thanh từ văn bản
- Tạo văn bản từ âm thanh
- Tạo mô hình 3D từ văn bản hoặc ảnh
Sử dụng LLM cho Học siêu việt
- Thích ứng LLM với các lĩnh vực, nhiệm vụ hoặc ngôn ngữ mới
- Học từ các ví dụ ít hoặc không có
- Sử dụng tập dữ liệu và khung học siêu việt và chuyển giao học tập
Sử dụng LLM cho Học đối nghịch
- Bảo vệ LLM khỏi các cuộc tấn công độc hại
- Phát hiện và giảm thiểu các thành kiến và lỗi trong LLM
- Sử dụng học đối nghịch và các tập dữ liệu và phương pháp mạnh mẽ
Đánh giá LLM và Generative AI
- Đánh giá chất lượng và sự đa dạng của nội dung
- Sử dụng các chỉ số như điểm Inception, khoảng cách Fréchet Inception và điểm BLEU
- Sử dụng các phương pháp đánh giá của con người như crowdsourcing và khảo sát
- Sử dụng các phương pháp đánh giá đối nghịch như bài kiểm tra Turing và bộ phân biệt
Áp dụng các Nguyên tắc Đạo đức cho LLM và Generative AI
- Đảm bảo tính công bằng và trách nhiệm giải trình
- Tránh lạm dụng và sử dụng sai mục đích
- Tôn trọng quyền và quyền riêng tư của người tạo và người tiêu dùng nội dung
- Thúc đẩy sự sáng tạo và hợp tác của con người và AI
Tóm tắt và Các bước tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết về các khái niệm và thuật ngữ AI cơ bản
- Có kinh nghiệm với lập trình Python và phân tích dữ liệu
- Làm quen với các framework học sâu như TensorFlow hoặc PyTorch
- Hiểu biết về kiến thức cơ bản của LLM và các ứng dụng của chúng
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà phát triển AI
- Người đam mê AI
21 Hours
