Schulungsübersicht

Einführung in Large Language Models

  • Überblick über Natural Language Processing (NLP)
  • Einführung in Large Language Models (LLMs)
  • Die Beiträge von Meta AI zur Entwicklung von LLMs

Verständnis der Architektur von Meta AI LLMs

  • Transformer-Architektur und Selbst-Attention-Mechanismen
  • Trainingsmethoden für große Modelle
  • Vergleich mit anderen LLMs (GPT, BERT, T5 usw.)

Entwicklungsumgebung einrichten

  • Installation und Konfiguration von Python und Jupyter Notebook
  • Arbeit mit dem Modell-Repository von Hugging Face und Meta AI
  • Nutzung von Cloud-basierten oder lokalen GPUs für das Training

Feinjustage und Anpassung von Meta AI LLMs

  • Laden von vortrainierten Modellen
  • Domain-spezifisches Feinjustieren auf speziellen Datensätzen
  • Techniken des Transfer Learning

Erstellung von NLP-Anwendungen mit Meta AI LLMs

  • Entwicklung von Chatbots und Konversations-Intelligence
  • Implementierung von Textzusammenfassung und Paraphrasieren
  • Sentimentanalyse und Inhaltsmoderation

Optimierung und Bereitstellung von Large Language Models

  • Leistungsverbesserung für die Inferenzgeschwindigkeit
  • Techniken zur Modellkompression und Quantisierung
  • Bereitstellen von LLMs über APIs und Cloud-Plattformen

Ethische Aspekte und Verantwortungsvolle KI

  • Erkennen und Abmildern von Bias in LLMs
  • Sicherstellung der Transparenz und Fairness in AI-Modellen
  • Zukünftige Trends und Entwicklungen in KI

Zusammenfassung und Weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Maschinellem Lernen und Tiefenlernen
  • Erfahrung im Python-Programmieren
  • Vertrautheit mit Konzepten der sprachverarbeitenden Systeme (NLP)

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Datenwissenschaftler
  • Maschinen-Lern-Engineer
  • Softwareentwickler mit Interesse an NLP
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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