课程大纲

小型语言模型 (SLM) 简介

  • 语言模型概述
  • 从大型语言模型到小型语言模型的演变
  • SLM的体系结构和设计
  • SLM的优点和局限性

技术基础

  • 了解神经网络和参数
  • SLM的培训过程
  • 数据需求和模型优化
  • 语言模型的评估指标

自然语言处理中的 SLM

  • 使用 SLM 生成文本
  • 语言翻译和本地化
  • 情感分析和文本分类
  • 问答和聊天机器人

SLM 的实际应用

  • 移动应用程序:设备端语言处理
  • 嵌入式系统:物联网设备中的 SLM
  • 隐私保护 AI:本地数据处理
  • 边缘计算:低延迟环境中的 SLM

案例研究

  • 分析SLM的成功部署
  • 行业特定应用(医疗保健、Finance 等)
  • 比较研究:SLM 与生产中的大型模型

未来方向

  • SLM的研究趋势
  • 扩展和部署方面的挑战
  • 道德考量和负责任的人工智能
  • 未来之路:下一代SLM

实践研讨会

  • 构建用于文本生成的简单 SLM
  • 将 SLM 集成到移动应用程序中
  • 针对特定任务微调 SLM
  • 性能分析和模型可解释性

顶点项目

  • 确定 SLM 应用程序的问题空间
  • 设计和实施 SLM 解决方案
  • 测试和迭代模型
  • 介绍项目和成果

摘要和后续步骤

要求

  • 对机器学习概念的基本了解
  • 熟悉 Python 编程
  • 神经网络和深度学习知识

观众

  • 数据科学家
  • 软件开发人员
  • AI爱好者
 14 小时

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