课程大纲

大语言模型简介

  • 自然语言处理(NLP)概述
  • 大语言模型(LLMs)简介
  • Meta AI在大语言模型开发中的贡献

理解Meta AI大语言模型的架构

  • Transformer架构与自注意力机制
  • 大规模模型的训练方法
  • 与其他大语言模型的比较(GPT、BERT、T5等)

设置开发环境

  • 安装和配置Python与Jupyter Notebook
  • 使用Hugging Face和Meta AI的模型库
  • 使用云端或本地GPU进行训练

微调与定制Meta AI大语言模型

  • 加载预训练模型
  • 在特定领域数据集上进行微调
  • 迁移学习技术

使用Meta AI大语言模型构建NLP应用

  • 开发聊天机器人与对话式AI
  • 实现文本摘要与改写
  • 情感分析与内容审核

优化与部署大语言模型

  • 推理速度的性能调优
  • 模型压缩与量化技术
  • 使用API与云平台部署大语言模型

伦理考量与负责任的人工智能

  • 大语言模型中的偏见检测与缓解
  • 确保AI模型的透明度与公平性
  • AI的未来趋势与发展

总结与下一步

要求

  • 对机器学习和深度学习有基本了解
  • 有Python编程经验
  • 熟悉自然语言处理(NLP)概念

受众

  • AI研究人员
  • 数据科学家
  • 机器学习工程师
  • 对NLP感兴趣的软件开发人员
 21 小时

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