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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Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)
KostenlosDie 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.
Der Aufstieg von LLMs in der KI-Landschaft50 xpDefinition eines LLM50 xpLLMs in der KI-Landschaft100 xpKI vs. LLM-Anwendungen100 xpAnwendungen in der realen Welt50 xpBusiness-Anwendungen50 xpMultimodale Anwendungen100 xpAutomatisiere datengesteuerte Aufgaben50 xpHerausforderungen der Sprachmodellierung50 xpWas kann ein Sprachmodell leisten?50 xpSingle- vs. Multi-Task-Lernen100 xp - 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.
Neuheit von LLMs50 xpProblemlösung mit LLMs50 xpTraditionelle Modelle vs. LLMs100 xpAllgemeiner Überblick über NLP50 xpDatenaufbereitung50 xpTextvorverarbeitung und -darstellung100 xpWord Embeddings über Bag-of-Words50 xpFinetuning50 xpHerausforderungen beim Aufbau von LLMs50 xpEin vorab trainiertes Modell anpassen50 xpAntrainiert oder fein abgestimmt?100 xpLerntechniken50 xpFinetuning eines Modells50 xpN-Schuss-Lernen100 xp - 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.
Bausteine zum Training von LLMs50 xpMaskierte Sprache50 xpSage das nächste Wort voraus50 xpVon Grund auf neu bauen100 xpDie Einführung des Transformators50 xpBeziehungen zwischen entfernten Wörtern50 xpTransformator-Komponenten100 xpAufmerksamkeitsmechanismen50 xpFokus der Multi-Head-Attention50 xpSelf- vs. Multi-Head-Attention100 xpErweitertes Finetuning50 xpEnd-to-End-Training100 xpTraining, Abstimmung & Feedback50 xpAufbau eines LLM50 xp - 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.
Bedenken und Überlegungen zu Daten50 xpIst dein Modell fair?50 xpUnvoreingenommen und relevant100 xpKundenservice einer Bank50 xpEthische und ökologische Bedenken50 xpVerantwortungsvolle Nutzung50 xpEthik und Umwelt100 xpWohin geht es für LLMs?50 xpKreativität vs. Effizienz100 xpLiterarische Werke analysieren100 xpZeit zum Abschluss50 xp
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Mitwirkende
Voraussetzungen
Understanding Machine LearningVidhi Chugh
Mehr AnzeigenAI Strategist and Ethicist
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