Advanced LLMs for NLP Tasks 培训
大型语言模型 (LLM) 是可以处理和生成大量自然语言数据(如文本、语音和音频)的 AI 模型。LLM 可以学习其输入训练数据的模式和结构,然后生成具有相似特征的新数据。LLM 还可以执行各种自然语言处理 (NLP) 任务,例如自然语言理解 (NLU)、自然语言推理 (NLI)、知识图谱构建和完成、常识推理、对话生成和管理以及多模态生成和理解。
这种由讲师指导的现场培训(在线或远程)面向希望使用 LLM 执行各种 NLP 任务并为不同目的创建新颖多样内容的中级数据科学家、AI 开发人员和 AI 爱好者。
在培训结束时,参与者将能够:
- 使用 LLM 和基本工具建立开发环境。
- 使用 LLM 熟练地执行 NLU 和 NLI 任务。
- 有效地提取、推断和利用知识图谱。
- 使用 LLM 为对话应用程序生成和管理对话。
- 评估 LLM 和生成式 AI 生成的内容质量和多样性。
- 应用道德原则,确保公平和负责任地使用法学硕士。
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。
课程定制选项
- 如需申请本课程的定制培训,请联系我们安排。
课程大纲
LLM 和生成式 AI 简介
- 探索技术和模型
- 讨论应用程序和用例
- 确定挑战和局限性
将 LLM 用于 NLU 任务
- 情绪分析
- 命名实体识别
- 关系提取
- 语义解析
将 LLM 用于 NLI 任务
- 蕴涵检测
- 矛盾检测
- 释义检测
将 LLM 用于知识图谱
- 从文本中提取事实和关系
- 推断缺失或新的事实
- 将知识图谱用于下游任务
使用 LLM 进行常识推理
- 生成合理的解释、假设和场景
- 使用常识性知识库和数据集
- 评估常识推理
使用 LLM 生成对话
- 与对话代理、聊天机器人和虚拟助手生成对话
- 管理对话
- 使用对话数据集和指标
使用 LLM 进行多模态生成
- 从文本生成图像
- 从图像生成文本
- 从文本或图像生成视频
- 从文本生成音频
- 从音频生成文本
- 从文本或图像生成 3D 模型
使用 LLM 进行元学习
- 使 LLM 适应新的领域、任务或语言
- 从小样本或零样本示例中学习
- 使用元学习和迁移学习数据集和框架
使用 LLM 进行对抗性学习
- 保护 LLM 免受恶意攻击
- 检测和减轻 LLM 中的偏差和错误
- 使用对抗性学习和鲁棒性数据集和方法
评估 LLM 和生成式 AI
- 评估内容质量和多样性
- 使用初始分数、Fréchet 初始距离和 BLEU 分数等指标
- 使用众包和调查等人工评估方法
- 使用对抗性评估方法,如图灵测试和鉴别器
将伦理原则应用于 LLM 和生成式 AI
- 确保公平和问责制
- 避免误用和滥用
- 尊重内容创作者和消费者的权利和隐私
- 促进人类和人工智能的创造力和协作
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本的 AI 概念和术语
- 具有 Python 编程和数据分析经验
- 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow 或 PyTorch
- 了解 LLM 的基础知识及其应用
观众
- 数据科学家
- AI 开发人员
- 人工智能爱好者
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- 了解生成自然语言文本的高级技术。
- 为 NLG 实施和微调基于 transformer 的模型。
- 优化 NLG 输出的流畅性、连贯性和相关性。
- 使用自动化和人工指标评估生成文本的品质。
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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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- 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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- 了解自然语言生成的基本概念。
- 探索 NLG 在各个行业的应用。
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- 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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- 掌握LangChain的基本原理。
- 设置和配置LangChain环境。
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- 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
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