Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
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.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in große Sprachmodelle (LLM)
Die KI-Landschaft entwickelt sich schnell weiter, und große Sprachmodelle (LLMs) sind das prominenteste Beispiel dafür. In diesem Kapitel wird untersucht, wie LLMs die Entwicklung von menschenähnlicher künstlicher Intelligenz vorantreiben und durch ihre zahlreichen Anwendungen ganze Branchen verändern. Du wirst die Herausforderungen und die Komplexität erkunden, die mit der Sprachmodellierung verbunden sind.
- Der Aufstieg von LLMs in der KI-Landschaft50 XP
- Definition eines LLM50 XP
- LLMs in der KI-Landschaft100 XP
- KI vs. LLM-Anwendungen100 XP
- Praxisanwendungen50 XP
- Geschäftliche Anwendungen50 XP
- Multimodale Anwendungen50 XP
- Datengetriebene Aufgaben automatisieren50 XP
- Herausforderungen der Sprachmodellierung50 XP
- Was kann ein Sprachmodell leisten?50 XP
- Single- vs. Multi-Task-Lernen100 XP
2
Bestandteile von LLMs
Dieses Kapitel zeigt das Neuartige an LLMs und welche Fähigkeiten sie haben, und erklärt verschiedene NLP-Techniken für die Datenvorbereitung. Du lernst die Herausforderungen beim Training von LLMs kennen und erfährst, wie man sie mit Fine-Tuning effektiv angehen kann. Du wirst auch verstehen, wie N-Shot-Lerntechniken eine effiziente Anpassung von vortrainierten Modellen ermöglichen, wenn sie mit nicht vollständig gekennzeichneten Daten konfrontiert werden.
3
Trainingsmethodik und -techniken
In diesem Kapitel lernst du die grundlegenden Bestandteile des Trainings eines LLM kennen, wie zum Beispiel Pre-Training-Techniken. Du wirst auch ein intuitives Verständnis für komplexe Konzepte wie die Architektur von Transformer gewinnen, einschließlich des Aufmerksamkeitsmechanismus. Das Kapitel behandelt eine fortgeschrittene Fine-Tuning-Technik und fasst den Trainingsprozess zum Abschluss eines LLM zusammen.
4
Bedenken und Überlegungen
In diesem Kapitel befassen wir uns mit den wichtigsten Überlegungen beim Training eines LLMs wie z. B. der Verfügbarkeit großer Datenmengen, der Datenqualität, der genauen Kennzeichnung und den Auswirkungen von verzerrten Daten. Ebenso wirst du verschiedene LLM-Risiken wie Datenschutz, ethische Bedenken und Umweltauswirkungen erkunden. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über neue Forschungsbereiche und die sich entwickelnde Landschaft von LLMs ab.
R
Konzepte großer Sprachmodelle (LLMs)
Kurs
abgeschlossen
