Cross-Lingual LLMs 培训
跨语言 LLM 通过实现跨多种语言的更准确和上下文感知的翻译,正在改变语言翻译和内容创建领域。
这种以讲师为主导的现场培训(在线或现场)面向中级 NLP 从业者和数据科学家、内容创建者和翻译人员,以及希望使用 LLM 进行语言翻译和创建多语言内容的全球企业。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解LLM跨语言学习和翻译的原则。
- 实现 LLM 以在各种语言之间翻译内容。
- 创建和管理用于训练 LLM 的多语言数据集。
- 制定保持翻译一致性和质量的策略。
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
Cross-Lingual LLMs 简介
- 探索 LLM 在语言翻译中的能力
- 跨语言NLP的挑战与解决方案
- 案例研究:成功的跨语言 LLM 应用
语言翻译法学硕士
- 多语言数据的预处理技术
- 培训翻译任务的 LLM
- 评估翻译质量和绩效
使用 LLM 创建多语言内容
- 为全球受众设计内容策略
- 内容本地化和文化适应法学硕士
- 跨语言自动创建内容
跨语言应用的最佳实践
- 保持语言准确性和文化相关性
- 解决自动翻译中的道德考量
- 改善多语言界面的用户体验
动手实验:跨语言翻译项目
- 使用 LLM 构建多语言翻译模型
- 使用不同的语言对测试模型
- 针对行业特定内容完善系统
摘要和后续步骤
要求
- 对自然语言处理 (NLP) 有基本的了解
- 具有 Python 编程和机器学习的经验
- 熟悉语言翻译和语言学
观众
- NLP 从业者和数据科学家
- 内容创作者和翻译人员
- 寻求改善国际交流的全球企业
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 用 LangChain 识别 AI 开发中的关键道德问题。
- 了解 AI 对社会和决策过程的影响。
- 制定构建公平透明的 AI 系统的策略。
- 在基于 LangChain 的专案中实施合乎道德的 AI 准则。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 确定与 LLM 相关的道德问题和挑战。
- 将道德框架和原则应用于 LLM 部署。
- 评估 LLM 的社会影响并降低潜在风险。
- 制定负责任的人工智能开发和使用战略。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解 LangChain 的基本概念及其在增强 Web 用户体验中的作用。
- 在 Web 应用程式中实现 LangChain 以建立动态和回应式介面。
- 将 API 整合到 Web 应用程式中,以提高交互性和用户参与度。
- 使用 LangChain 的高级自定义功能优化用户体验。
- 分析使用者行为数据以微调 Web 应用程式性能和体验。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
- 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
- 扩展对话代理并将其部署到云中,以实现即时交互。
- 在云环境中实施监控和安全最佳实践。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 使用 LangChain 自动检索和清理数据。
- 使用 Python 和 LangChain 进行高级数据分析。
- 使用 Matplotlib 和其他与 LangChain 集成的 Python 库创建可视化。
- 利用 LangChain 从数据分析中生成自然语言洞察。
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14 小时这种以讲师为主导的中国(在线或现场)现场培训面向希望学习LangChain核心概念和架构并获得构建AI驱动应用程序的实用技能的初级到中级开发人员和软件工程师。
在培训结束时,参与者将能够:
- 掌握LangChain的基本原理。
- 设置和配置LangChain环境。
- 了解架构以及 LangChain 如何与大型语言模型 (LLM) 交互。
- 使用LangChain开发简单的应用程序。
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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。