Учебный класс

Добро пожаловать на промежуточную программу обучения ИИ от Easiio. Наши тщательно подобранные курсы разработаны для того, чтобы вывести ваши навыки ИИ на новый уровень, уделяя особое внимание практическим приложениям и передовым методам в области искусственного интеллекта.

Доступные классы

1. Методы тонкой настройки для LLM
В этом уроке рассматриваются передовые методы адаптации предварительно обученных языковых моделей к конкретным задачам или областям. Темы включают передачу
обучение, обучение с малым количеством выстрелов и эффективные по параметрам методы тонкой настройки, такие как LoRA и настройка префикса. Студенты узнают, как
оптимизировать производительность модели для целевых приложений, минимизируя вычислительные ресурсы.
2.Оперативная разработка и оптимизация
Этот класс фокусируется на искусстве и науке создания эффективных подсказок для LLM. Он охватывает шаблоны проектирования подсказок, цепочку мыслей
подсказки и методы обучения с нулевым и малым количеством выстрелов. Студенты научатся оптимизировать подсказки для различных задач, понимать
влияние формулировки подсказок на результаты модели и изучение методов автоматизированной оптимизации подсказок.
3. Этические аспекты при получении степени магистра права
Этот урок углубляется в этические проблемы, которые ставят большие языковые модели. Темы включают смягчение предвзятости, справедливость в ИИ, конфиденциальность
проблемы и потенциальное общественное влияние LLM. Студенты будут изучать практические примеры, обсуждать нормативные рамки и узнавать
стратегии ответственной разработки и внедрения программ LLM.
4. Глубокое погружение в архитектуру LLM
Этот класс дает глубокий взгляд на архитектуры популярных LLM. Он охватывает эволюцию от RNN до Transformers и
изучает конкретные архитектуры, такие как GPT, BERT и T5. Студенты получат детальное понимание механизмов внимания, позиционного
кодировки и законы масштабирования, регулирующие производительность LLM.
5.Мультимодальные LLM
В этом уроке изучается интеграция множественных модальностей в языковых моделях. Он охватывает методы объединения
текст с изображениями, аудио и видео входами. Темы включают модели видения-языка, модели аудио-текста и последние достижения в
Мультимодальные трансформаторы. Студенты узнают о кросс-модальном внимании и методах слияния.
6.Оценка и сравнительный анализ LLM
Этот класс фокусируется на методах оценки и сравнения производительности LLM. Он охватывает популярные бенчмарки, такие как GLUE и SuperGLUE, а также
а также метрики оценки конкретных задач. Студенты узнают о проблемах в оценке LLM, методах оценки человека и
стратегии создания надежных фреймворков оценки для конкретных приложений.
7.Эффективное обучение и развертывание LLM
В этом уроке рассматриваются проблемы работы с ресурсоемкими языковыми моделями. Темы включают распределенные
Обучение, параллелизм модели, квантование и методы обрезки. Студенты будут изучать методы уменьшения размера модели при сохранении
производительность и узнайте об эффективных методах вывода для развертывания на различных аппаратных платформах.
8.Приложения LLM, ориентированные на определенную область
Этот класс изучает применение LLM в конкретных отраслях или областях. Он охватывает методы адаптации к области, специализированные
Токенизация и интеграция с базами знаний, специфичными для предметной области. Студенты будут изучать практические примеры в таких областях, как здравоохранение (медицинская диагностика), финансы (анализ рынка) и юриспруденция (анализ контрактов), изучая, как адаптировать LLM для специализированных задач.
9. Разговорный ИИ и диалоговые системы
Этот урок посвящен построению интерактивных систем ИИ с использованием LLM. Он охватывает управление диалогами, обработку контекста и методы для
Поддержание связных долгосрочных разговоров. Студенты узнают о состоянии отслеживания, стратегиях генерации ответов и методах
для включения внешних знаний в разговорные системы.
10. Интерпретируемость и объяснимость LLM
В этом классе изучаются методы понимания и объяснения процессов принятия решений LLM. Он охватывает визуализацию внимания,
Методы зондирования и методы создания объяснений для выходных данных модели. Студенты узнают о трудностях интерпретации
модели черного ящика и изучение последних достижений в повышении прозрачности и интерпретируемости LLM.

Программа технической подготовки Easiio

В Easiio мы стремимся предоставлять первоклассное техническое обучение, чтобы помочь вам оставаться впереди в индустрии ИИ. Наша комплексная программа охватывает широкий спектр тем и уровней навыков.

Ознакомьтесь с нашим полным каталогом тренингов

Свяжитесь с нами
Телефон:
866-460-7666
ДОБАВЛЯТЬ.:
11501 Дублинский бульвар, офис 200, Дублин, Калифорния, 94568
Эл. почта:
contact@easiio.com
Свяжитесь с намиЗабронировать встречу
Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, оставьте сообщение, мы свяжемся с вами в течение 24 часов.
Отправьте

Контакты

TEL: 866-460-7666

ЭЛЕКТРОННАЯ ПОЧТА:contact@easiio.com

АДРЕС: 11501 Дублинский бульвар, офис 200, Дублин, Калифорния, 94568

Сферы деятельности

SG Weee Скаймета Findaitools

Номер телефона

Код зоны