大型语言模型（LLMs）简介 培训

介绍

• 什么是 Large Language Models (LLMs)？
• LLM 与传统 NLP 模型
• LLM 功能和架构概述
• LLM 的挑战和局限性

了解 LLM

• LLM的生命周期
• LLM 的工作原理
• LLM 的主要元件：编码器、解码器、注意力、嵌入等。

开始

• 设置开发环境
• 将 LLM 安装为开发工具，例如 Google Colab， Hugging Face

使用 LLM

• 探索可用的 LLM 选项
• 创建和使用 LLM
• 在自订数据集上微调 LLM

文本摘要

• 了解文本摘要的任务及其应用
• 使用 LLM 进行抽取式和抽象式文本摘要
• 使用 ROUGE、BLEU 等指标评估生成的摘要的品质。

问答

• 了解问答的任务及其应用
• 使用 LLM 进行开放域和封闭域问答
• 使用 F1、EM 等指标评估生成答案的准确性。

文本生成

• 了解文本生成的任务及其应用
• 使用 LLM 产生条件和无条件文本
• 使用 temperature、top-k、top-p 等参数控制生成文本的样式、语气和内容。

将 LLM 与其他框架和平台整合

• 将 LLM 与 PyTorch 或 TensorFlow 一起使用
• 将 LLM 与 Flask 或 Streamlit 一起使用
• 将 LLM 与 Google Cloud 或 AWS 结合使用

故障排除

• 了解 LLM 中的常见错误和错误
• 使用 TensorBoard 监控和可视化训练过程
• 使用 PyTorch Lightning 简化训练代码并提高性能
• 使用 Hugging Face 数据集载入和预处理数据

总结和后续步骤