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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in große Sprachmodelle
- Überblick über die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)
- Beiträge von Meta AI zur Entwicklung von LLMs
Verständnis der Architektur von Meta-AI-LLMs
- Transformer-Architektur und Self-Attention-Mechanismen
- Trainingsmethodiken für großskalige Modelle
- Vergleich mit anderen LLMs (GPT, BERT, T5 usw.)
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Installation und Konfiguration von Python und Jupyter Notebook
- Arbeit mit dem Modellrepository von Hugging Face und Meta AI
- Nutzung von Cloud-basierten oder lokalen GPUs für das Training
Feinabstimmung und Anpassung von Meta-AI-LLMs
- Laden vortrainierter Modelle
- Feinabstimmung auf domänenspezifische Datensätze
- Techniken des Transfer-Learnings
Entwicklung von NLP-Anwendungen mit Meta-AI-LLMs
- Entwicklung von Chatbots und konversationeller KI
- Implementierung von Textzusammenfassungen und Umformulierungen
- Sentiment-Analyse und Inhaltsmoderation
Optimierung und Bereitstellung großer Sprachmodelle
- Performance-Anpassung für die Inferenzgeschwindigkeit
- Techniken zur Modellkomprimierung und Quantisierung
- Bereitstellung von LLMs über APIs und Cloud-Plattformen
Ethische Überlegungen und verantwortungsvolle KI
- Erkennung und Minderung von Verzerrungen in LLMs
- Sicherstellung von Transparenz und Fairness in KI-Modellen
- Zukunftstrends und Entwicklungen in der KI
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Machine Learning und Deep Learning
- Erfahrung mit der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Konzepten der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Zielgruppe
- AI-Forscher
- Data Scientists
- Machine-Learning-Ingenieure
- Softwareentwickler, die an NLP interessiert sind
