Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 21 ore
Schița de curs
Introducere în Modelele de Lichțare Lingvistice
- Prezentarea generală a procesării limbajului natural (NLP)
- Introducere în Modelele de Lichțare Lingvistice (LLMs)
- Contribuțiile Meta AI la dezvoltarea LLM-urilor
Înțelegerea Arhitecturii LLM-urilor Meta AI
- Arhitectura Transformer și mecanismele de auto-atenție
- Metodologii de antrenare pentru modele de mare scară
- Compararea cu alte LLM-uri (GPT, BERT, T5 etc.)
Configurarea Mediului de Dezvoltare
- Instalarea și configurarea Python și Jupyter Notebook
- Lucrul cu Hugging Face și depozitul de modele Meta AI
- Utilizarea GPU-urilor cloud sau locale pentru antrenare
Fine-Tuning-ul și Personalizarea LLM-urilor Meta AI
- Încărcarea modelelor pre-antrenate
- Fine-tuning pe seturi de date specifice domeniului
- Tehnici de învățare transferabilă (transfer learning)
Construirea Aplicațiilor NLP cu LLM-urile Meta AI
- Dezvoltarea de chatbots și AI conversațional
- Implementarea rezumării textelor și parafrazezării
- Analiza sentimentelor și moderarea conținutului
Optimizarea și Distribuirea Modelelor de Lichțare Lingvistice Mari
- Optimizarea performanței pentru viteza de inferență
- Tehnici de compresie și cuantizare a modelelor
- Distribuirea LLM-urilor folosind API-uri și platforme cloud
Considerații Etice și AI Responsabilă
- Detectorarea și atenuarea bias-urilor în LLM-uri
- Asigurarea transparenței și echității în modelele AI
- Tendințe și dezvoltări viitoare în AI
Cerințe
- Înțelegere de bază a învățării automate și a învățării profunde
- Experiență în programare Python
- Familiaritate cu conceptele de procesare a limbajului natural (NLP)
Public-Țintă
- Cercetători AI
- Științiști de date
- Ingineri de învățare automată
- Dezvoltatori de software interesați de NLP
