Cross-Lingual LLMs 培训
跨语言 LLM 通过实现跨多种语言的更准确和上下文感知的翻译,正在改变语言翻译和内容创建领域。
这种以讲师为主导的现场培训(在线或现场)面向中级 NLP 从业者和数据科学家、内容创建者和翻译人员,以及希望使用 LLM 进行语言翻译和创建多语言内容的全球企业。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解LLM跨语言学习和翻译的原则。
- 实现 LLM 以在各种语言之间翻译内容。
- 创建和管理用于训练 LLM 的多语言数据集。
- 制定保持翻译一致性和质量的策略。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
Cross-Lingual LLMs 简介
- 探索 LLM 在语言翻译中的能力
- 跨语言NLP的挑战与解决方案
- 案例研究:成功的跨语言 LLM 应用
语言翻译法学硕士
- 多语言数据的预处理技术
- 培训翻译任务的 LLM
- 评估翻译质量和绩效
使用 LLM 创建多语言内容
- 为全球受众设计内容策略
- 内容本地化和文化适应法学硕士
- 跨语言自动创建内容
跨语言应用的最佳实践
- 保持语言准确性和文化相关性
- 解决自动翻译中的道德考量
- 改善多语言界面的用户体验
动手实验:跨语言翻译项目
- 使用 LLM 构建多语言翻译模型
- 使用不同的语言对测试模型
- 针对行业特定内容完善系统
摘要和后续步骤
要求
- 对自然语言处理 (NLP) 有基本的了解
- 具有 Python 编程和机器学习的经验
- 熟悉语言翻译和语言学
观众
- NLP 从业者和数据科学家
- 内容创作者和翻译人员
- 寻求改善国际交流的全球企业
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- 为长格式内容和报告生成总结。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 使用Ollama设置和部署LLM。
- 优化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
- 监控和维护AI模型的长期性能。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 在Ollama上设置高效的AI模型微调环境。
- 为监督式微调和强化学习准备数据集。
- 优化AI模型以提升性能、准确性和效率。
- 在生产环境中部署自订模型。
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- 了解大型语言模型的基础知识。
- 设置和使用 Google Gemini AI 执行各种 AI 任务。
- 实现文本到文本和图像到文本的转换。
- 构建基本的 AI 驱动型应用程序。
- 探索 Google Gemini AI 中的高级功能和自定义选项。
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- 了解 AI 在内容创作中的作用。
- 设置和使用 Google Gemini AI 来生成和优化内容。
- 应用文本到文本的转换来生成创意和原创内容。
- 使用 AI 驱动的见解实施 SEO 策略。
- 使用 Gemini AI 分析内容性能并调整策略。
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- 了解 AI 对客户服务的影响。
- 设置 Google Gemini AI 以自动化和个性化客户交互。
- 利用文本到文本和图像到文本的转换来提高服务效率。
- 制定 AI 驱动的策略,用于实时客户反馈分析。
- 探索高级功能,打造无缝的客户服务体验。
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- 将各种数据源连接到 Gemini AI。
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- 为特定用例制作更有效和量身定制的提示。
- 使用Gemini生成原创和创意的内容。
- 精确地总结和比较复杂的信息。
- 使用Gemini进行头脑风暴、计划和高效组织想法。
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培训结束时,参与者将能够:
- 了解Claude AI的能力和用例。
- 有效地设置和与Claude AI互动。
- 利用对话式AI自动化业务工作流程。
- 利用AI驱动的解决方案提升客户互动和支持。
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- 将 LangChain 与 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 集成。
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- 排查LangChain应用程序中的常见问题。
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- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
- 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。