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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Large Language Models
- Überblick über Natural Language Processing (NLP)
- Einführung in Large Language Models (LLMs)
- Beiträge von Meta AI zur Entwicklung von LLMs
Verständnis der Architektur der LLMs von Meta AI
- Transformer-Architektur und Self-Attention-Mechanismen
- Trainingsmethodiken für Large-Scale-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 cloud-basierter oder lokaler GPUs für das Training
Fine-Tuning und Anpassung der LLMs von Meta AI
- Laden von vortrainierten Modellen
- Fine-Tuning an domänenspezifischen Datensätzen
- Transfer-Learning-Techniken
Entwicklung von NLP-Anwendungen mit den LLMs von Meta AI
- Entwicklung von Chatbots und konversationeller KI
- Implementierung von Textzusammenfassungen und Paraphrasierung
- Sentiment-Analyse und Content-Moderation
Optimierung und Bereitstellung von Large Language Models
- Performance-Tuning für die Inferenzgeschwindigkeit
- Techniken zur Modellkompression und Quantisierung
- Bereitstellung von LLMs über APIs und Cloud-Plattformen
Ethische Aspekte und Responsible AI
- Erkennung und Minderung von Verzerrungen (Bias) in LLMs
- Gewährleistung von Transparenz und Fairness in KI-Modellen
- Zukünftige Trends und Entwicklungen im Bereich KI
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Konzepten des Natural Language Processing (NLP)
Zielgruppe
- KI-Forscher:innen
- Data Scientists
- Machine-Learning-Engineer:innen
- Softwareentwickler:innen mit Interesse an NLP
