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Schulungsübersicht
Einführung in große Sprachmodelle
- Überblick über Natural Language Processing (NLP)
- Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)
- Meta AIs Beiträge zur Entwicklung von LLMs
Verständnis der Architektur von Meta AI LLMs
- Transformer-Architektur und Self-Attention-Mechanismen
- Trainingsmethoden für großskalige Modelle
- Vergleich mit anderen LLMs (GPT, BERT, T5 usw.)
Einrichten der Entwicklungsumgebung
- Installation und Konfiguration von Python und Jupyter Notebook
- Arbeit mit Hugging Face und dem Modell-Repository von Meta AI
- Nutzung cloudbasierter oder lokaler GPUs für das Training
Feinabstimmung und Anpassung von Meta AI LLMs
- Laden vortrainierter Modelle
- Feinabstimmung auf domänenspezifischen Datensätzen
- Transfer-Learning-Techniken
Entwicklung von NLP-Anwendungen mit Meta AI LLMs
- Entwicklung von Chatbots und conversational AI
- Implementierung von Textzusammenfassung und Paraphrasierung
- Sentiment-Analyse und Content-Moderation
Optimierung und Bereitstellung großer Sprachmodelle
- Leistungs-Tuning für Inferenzgeschwindigkeit
- Modellkompression und Quantisierungstechniken
- Bereitstellung von LLMs über APIs und Cloud-Plattformen
Ethische Überlegungen und verantwortungsvolle KI
- Erkennung und Minderung von Bias in LLMs
- Sicherstellung von Transparenz und Fairness in KI-Modellen
- Zukünftige Trends und Entwicklungen in der KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Machine Learning und Deep Learning
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Konzepten des Natural Language Processing (NLP)
Zielgruppe
- KI-Forschende
- Data Scientists
- Machine-Learning-Ingenieure
- Softwareentwickler mit Interesse an NLP
21 Stunden
