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StartseiteArtificial IntelligenceKonzepte großer Sprachmodelle (LLMs)

Konzepte großer Sprachmodelle (LLMs)

Entdecken Sie das volle Potenzial von LLMs mit unserem Kurs zu Anwendungen, Training, Ethik und Forschung.

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Kursbeschreibung

Große Sprachmodelle entdecken

In diesem Kurs lernst du die Welt der großen Sprachmodelle (Large Language Models, s) kennen und erfährst, wie sie die KI-Landschaft umgestalten. Du wirst die Faktoren erforschen, die den LLM-Boom anheizen, wie z.B. die Revolution des Deep Learning, die Verfügbarkeit von Daten und die Rechenleistung.

In diesem konzeptionellen Kurs geht es um LLMs und darum, wie sie Unternehmen und den Alltag revolutionieren - mit Beispielen aus der Praxis, vom Finanzwesen bis zur Erstellung von Inhalten.

Entschlüssele die Geheimnisse von LLMs und Ausbildungsmethoden

Du lernst die Bausteine von LLMs kennen, darunter Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, Feinabstimmungsstrategien und Lerntechniken wie Zero-Shot-, Little-Shot- und Multi-Shot-Lernen. Im Laufe des Kurses erhältst du Einblicke in die modernsten Trainingsmethoden für LLMs, darunter die Vorhersage des nächsten Wortes, die Modellierung maskierter Sprache und Aufmerksamkeitsmechanismen.

Erforsche die Bedenken und Überlegungen der LLMs

Du wirst dich auch mit den kritischen ethischen und ökologischen Überlegungen beim Aufbau und der Ausbildung von LLMs befassen, wie z.B. mit Ausbildungsdaten und Datenschutzfragen.

Zum Abschluss des Kurses erfährst du, wie du der Zeit immer einen Schritt voraus bist, indem du dich mit den neuesten Forschungsergebnissen auf dem Gebiet des LLM beschäftigst. Du wirst zukünftige Entwicklungen erforschen, die sich auf die Erklärbarkeit von Modellen, den Umgang mit unüberwachten Verzerrungen, die Effizienz von Berechnungen und die Steigerung der Kreativität konzentrieren.

Am Ende dieses Kurses wirst du ein umfassendes Verständnis der s sowie ihrer Möglichkeiten, Anwendungen und Herausforderungen haben.
Für Unternehmen

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In den folgenden Tracks

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KI-Grundlagen

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  1. 1

    Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)

    Kostenlos

    Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant weiter, und Large Language Models (LLMs) stehen an der Spitze dieser Entwicklung. In diesem Kapitel wird untersucht, wie LLMs die Entwicklung von menschenähnlicher künstlicher Intelligenz vorantreibt und durch ihre zahlreichen Anwendungen die Industrie verändert. Du wirst die Herausforderungen und die Komplexität erkunden, die mit der Sprachmodellierung verbunden sind.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Der Aufstieg von LLMs in der KI-Landschaft
    50 xp
    Definition eines LLM
    50 xp
    LLMs in der KI-Landschaft
    100 xp
    KI vs. LLM-Anwendungen
    100 xp
    Anwendungen in der realen Welt
    50 xp
    Business-Anwendungen
    50 xp
    Multimodale Anwendungen
    100 xp
    Automatisiere datengesteuerte Aufgaben
    50 xp
    Herausforderungen der Sprachmodellierung
    50 xp
    Was kann ein Sprachmodell leisten?
    50 xp
    Single- vs. Multi-Task-Lernen
    100 xp
  2. 2

    Bausteine von LLMs

    In diesem Kapitel werden die Neuartigkeit von LLMs und ihre neuen Fähigkeiten hervorgehoben und verschiedene NLP-Techniken zur Datenaufbereitung beschrieben. Du erfährst, welche Herausforderungen das Training von LLMs mit sich bringt und wie du sie durch Finetuning effektiv angehen kannst. Du wirst auch verstehen, wie N-Shot-Lerntechniken eine effiziente Anpassung von vortrainierten Modellen ermöglichen, wenn sie mit begrenzten gelabelten Daten konfrontiert sind.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  3. 3

    Trainingsmethodik und -techniken

    In diesem Kapitel lernst du die grundlegenden Bausteine des Trainings eines LLM kennen, wie z. B. die Techniken des Pre-Trainings. Du wirst auch ein intuitives Verständnis für komplexe Konzepte wie die Architektur von Transformatoren gewinnen, einschließlich des Aufmerksamkeitsmechanismus. Das Kapitel behandelt eine fortgeschrittene Finetuning-Technik und fasst den Trainingsprozess zum Abschluss eines LLM zusammen.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  4. 4

    Bedenken und Überlegungen

    In diesem Kapitel befassen wir uns mit den wichtigsten Überlegungen beim Training eines LLM wie z. B. der Verfügbarkeit großer Datenmengen, der Datenqualität, der genauen Kennzeichnung und den Auswirkungen von verzerrten Daten. Du wirst auch verschiedene LLM-Risiken wie Datenschutz, ethische Bedenken und Umweltauswirkungen untersuchen. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über neue Forschungsbereiche und die sich entwickelnde Landschaft von LLMs ab.

    Kapitel Jetzt Abspielen
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Mitwirkende

Collaborator's avatar
Amy Peterson
Collaborator's avatar
James Chapman
Collaborator's avatar
Jasmin Ludolf

Voraussetzungen

Understanding Machine Learning
Vidhi Chugh HeadshotVidhi Chugh

AI Strategist and Ethicist

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