Schulungsübersicht

Einführung in große Sprachmodelle

  • Überblick über Natural Language Processing (NLP)
  • Einführung in Large Language Models (LLMs)
  • Die Beiträge von Meta AI zur LLM-Entwicklung

Verstehen der Architektur von Meta AI LLMs

  • Transformator-Architektur und Mechanismen zur Selbstbeobachtung
  • Trainingsmethoden für groß angelegte Modelle
  • Vergleich mit anderen LLMs (GPT, BERT, T5, etc)

Einrichten der Entwicklungsumgebung

  • Installieren und Konfigurieren von Python und Jupyter Notebook
  • Arbeiten mit Hugging Face und dem Modell-Repository von Meta AI
  • Verwendung von Cloud-basierten oder lokalen GPUs für das Training

Fine-Tuning und Anpassen von Meta AI LLMs

  • Laden von vortrainierten Modellen
  • Feinabstimmung auf domänenspezifischen Datensätzen
  • Techniken des Transfer-Lernens

Aufbau von NLP-Anwendungen mit Meta AI LLMs

  • Entwicklung von Chatbots und konversationeller KI
  • Implementierung von Textzusammenfassung und Paraphrasierung
  • Stimmungsanalyse und Inhaltsmoderation

Optimierung und Einsatz von großen Sprachmodellen

  • Leistungsoptimierung für die Inferenzgeschwindigkeit
  • Modellkomprimierung und Quantisierungstechniken
  • Einsatz von LLMs über APIs und Cloud-Plattformen

Ethische Erwägungen und verantwortungsvolle KI

  • Erkennung und Abschwächung von Verzerrungen in LLMs
  • Sicherstellung von Transparenz und Fairness in KI-Modellen
  • Zukünftige Trends und Entwicklungen in der KI

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von maschinellem Lernen und Deep Learning
  • Erfahrung mit Python Programmierung
  • Vertrautheit mit Konzepten der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)

Zielgruppe

  • KI-Forscher
  • Datenwissenschaftler
  • Machine Learning Ingenieure
  • Softwareentwickler mit Interesse an NLP
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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