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Schulungsübersicht
Einführung in die generative KI
- Was ist generative KI und warum ist sie wichtig?
- Die wichtigsten Arten und Techniken der generativen KI
- Die wichtigsten Herausforderungen und Grenzen der generativen KI
Transformatorarchitektur und LLMs
- Was ist ein Transformator und wie funktioniert er?
- Hauptkomponenten und Merkmale eines Transformators
- Verwendung von Transformatoren zum Aufbau von LLMs
Skalierungsgesetze und Optimierung
- Was sind Skalierungsgesetze und warum sind sie für LLMs wichtig?
- Wie hängen die Skalierungsgesetze mit der Modellgröße, der Datengröße, dem Rechenbudget und den Inferenzanforderungen zusammen?
- Wie können Skalierungsgesetze helfen, die Leistung und Effizienz von LLMs zu optimieren?
Ausbildung und Feinabstimmung von LLMs
- Die wichtigsten Schritte und Herausforderungen bei der Ausbildung von LLMs von Grund auf
- Vor- und Nachteile der Feinabstimmung von LLMs für spezifische Aufgaben
- Bewährte Verfahren und Werkzeuge für die Ausbildung und Feinabstimmung von LLMs
Einsatz und Verwendung von LLMs
- Hauptüberlegungen und Herausforderungen beim Einsatz von LLMs in der Produktion
- Allgemeine Anwendungsfälle und Anwendungen von LLMs in verschiedenen Bereichen und Branchen
- Integration von LLMs mit anderen KI-Systemen und Plattformen
Ethik und Zukunft der generativen KI
- Ethische und soziale Implikationen von generativer KI und LLMs
- Potenzielle Risiken und Schäden generativer KI und LLMs, wie Verzerrung, Fehlinformation und Manipulation
- Verantwortungsvolle und nützliche Nutzung von generativer KI und LLMs
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
-
Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens, z. B. überwachtes und unüberwachtes Lernen, Verlustfunktionen und Datensplitting
Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenmanipulation
Grundkenntnisse über neuronale Netze und die Verarbeitung natürlicher Sprache
Publikum
-
Entwickler
Enthusiasten des maschinellen Lernens
21 Stunden
Erfahrungsberichte (7)
Beispiele und Links zum Excel-Repository
Olga - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
eine Vielzahl von Beispielen und verschiedenen Tools zur Überprüfung
Bartosz - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Kundenspezifische GPTs, schnelle Entwicklung
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Breite Perspektive
Artur - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Technische Beispiele in Verbindung mit der Theorie.
Marcin - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Mikołajs Hintergrund außerhalb der IT ermöglicht es, dieses Thema aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten - für IT-Fachleute dringend erforderlich!
Grzegorz - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Erläuterung aus einer anderen als der IT-Perspektive. Zusätzlicher Wert
Marcin - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
