LLMs for Sentiment Analysis 培训
Large Language Models (LLMs) 是深度神经网络模型,可以根据给定的输入或上下文生成自然语言文本。
这种以讲师为主导的现场培训(在线或现场)面向希望应用 LLM 来分析和解释来自各种文本来源(如社交媒体帖子、产品评论和客户反馈)的公众情绪的中级数据和营销专业人士。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解情绪分析的原理及其使用 LLM 的应用。
- 预处理和准备用于情绪分析的数据集。
- 训练和微调 LLM 以准确反映文本中的情绪。
- 实时分析来自社交媒体和其他文本来源的情绪。
- 将情绪分析结果整合到业务战略和决策流程中。
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
Sentiment Analysis 简介
- 情绪分析基础
- 情感分析中的挑战和机遇
- LLM 及其功能概述
法学硕士和自然语言理解
- 深入了解 LLM 架构
- 使用 LLM 了解上下文和情绪
- 预处理数据以进行情绪分析
使用 LLM 构建 Sentiment Analysis 模型
- 用于情感分析的训练 LLM
- 针对特定域的微调模型
- 模型训练实践练习
使用 LLM 分析 Social Media
- 收集社交媒体数据进行分析
- 社交平台上的实时情绪跟踪
- 社会情绪分析案例研究
Sentiment Analysis 在客户反馈中
- 从客户评论和调查中提取见解
- 通过情绪分析增强客户服务
- 反馈分析研讨会
Sentiment Analysis 中的高级主题
- 解决讽刺、讽刺和复杂的情绪
- 跨语言情感分析
- LLM情感分析的未来趋势
伦理考量和偏见缓解
- 情感分析的伦理影响
- 识别和减轻模型中的偏差
- 负责任地使用情绪分析
项目与评估
- 分析所选数据集中的情绪
- 同行评审和小组讨论
- 最终评估和反馈
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本的机器学习概念
- 具有文本数据预处理和分析经验
- 熟悉 Python 编程
观众
- 数据科学家和分析师
- Marketing 专业人士
- 产品经理
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- 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。
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- 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。
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- 构建基本的 AI 驱动型应用程序。
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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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- 有效地传达数据驱动的见解。
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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。
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- 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。
- 使用 LangChain 构建模块化 AI 应用程序。
- 排查LangChain应用程序中的常见问题。
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在本课程结束时,学员将能够:
- 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。