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Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Modelli linguistici di grandi dimensioni
In questo corso, esplorerai il mondo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e scoprirai come stanno cambiando il panorama dell'intelligenza artificiale. Scoprirai i fattori che stanno alimentando il boom dell'LLM, come la rivoluzione del deep learning, la disponibilità dei dati e la potenza di calcolo.Questo corso ti farà capire meglio cosa sono gli LLM e come stanno cambiando il mondo degli affari e la vita di tutti i giorni con esempi reali, dalla finanza alla creazione di contenuti.
Scopri i segreti dei modelli di linguaggio grande (LLM) e delle tecniche di addestramento
Imparerai le basi degli LLM, come le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, le strategie di messa a punto e le tecniche di apprendimento tipo zero-shot, few-shot e multi-shot. Man mano che vai avanti, capirai meglio le metodologie di formazione all'avanguardia che guidano gli LLM, come la previsione della parola successiva, la modellazione linguistica mascherata e i meccanismi di attenzione.Scopri le preoccupazioni e le considerazioni relative agli LLM
Affronterai anche le questioni etiche e ambientali più importanti nella creazione e nell'addestramento dei modelli di linguaggio grande (LLM), come i dati di addestramento e le preoccupazioni sulla privacy.Alla fine del corso, scoprirai come stare al passo con i tempi mentre ti immergi nelle ultime ricerche nel campo dell'LLM. Scoprirai gli sviluppi futuri concentrandoti sulla spiegabilità dei modelli, la gestione dei pregiudizi non supervisionati, l'efficienza computazionale e una maggiore creatività.
Alla fine di questo corso, avrai una comprensione completa dei modelli di linguaggio grande (LLM), delle loro capacità, delle loro applicazioni e delle loro sfide interessanti.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione ai Large Language Models (LLM)
Il panorama dell’AI evolve rapidamente e i Large Language Models (LLM) sono in prima linea in questa evoluzione. Questo capitolo esamina come gli LLM stiano promuovendo lo sviluppo di un’intelligenza artificiale sempre più simile a quella umana e stiano trasformando i settori grazie alle loro numerose applicazioni. Esplorerai le sfide e la complessità legate al language modeling.
- L’ascesa degli LLM nel panorama dell’IA50 XP
- Definizione di un LLM50 XP
- LLM nel panorama dell'AI100 XP
- Applicazioni di AI vs. LLM100 XP
- Applicazioni nel mondo reale50 XP
- Applicazioni aziendali50 XP
- Applicazioni multimodali50 XP
- Automatizza le attività basate sui dati50 XP
- Sfide del language modeling50 XP
- Cosa può fare un modello linguistico?50 XP
- Single vs. multi-task learning100 XP
2
I mattoni fondamentali degli LLM
Questo capitolo mette in evidenza la novità degli LLM e le loro capacità emergenti, delineando al contempo varie tecniche di NLP per la preparazione dei dati. Imparerai quali sono le sfide del training degli LLM e come il fine-tuning può affrontarle in modo efficace. Capirai anche come le tecniche di N-shot learning consentano di adattare in modo efficiente modelli pre-addestrati quando si dispone di dati etichettati limitati.
3
Metodologie e tecniche di training
In questo capitolo imparerai i mattoni fondamentali per il training di un LLM, come le tecniche di pre-training. Otterrai anche una comprensione intuitiva di concetti complessi come l’architettura transformer, incluso il meccanismo di attention. Il capitolo tratta una tecnica avanzata di fine-tuning e riassume il processo di training per completare un LLM.
4
Criticità e considerazioni
In questo capitolo approfondiamo gli aspetti chiave da considerare nel training degli LLM, come la disponibilità di grandi quantità di dati, la qualità dei dati, un’etichettatura accurata e le implicazioni di dati con bias. Esaminerai inoltre vari rischi degli LLM, come privacy dei dati, considerazioni etiche e impatto ambientale. Infine, il capitolo si conclude con una panoramica delle aree di ricerca emergenti e del panorama in evoluzione degli LLM.
R
Concetti sui Large Language Models (LLM)
Corso
completato
