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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