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Schulungsübersicht
Einführung in die Generative KI
- Was ist generative KI und warum ist sie wichtig?
- Haupttypen und Techniken der generativen KI
- Hauptauschallegen und Grenzen der generativen KI
Transformer-Architektur und LLMs
- Was ist ein Transformer und wie funktioniert er?
- Hauptkomponenten und -funktionen eines Transformers
- Verwendung von Transformern zur Erstellung von LLMs
Skalierungsgesetze und Optimierung
- Was sind Skalierungsgesetze und warum sind sie für LLMs wichtig?
- Wie hängen Skalierungsgesetze mit der Modellgröße, Datengröße, Rechenbudget und Inferenzanforderungen zusammen?
- Wie können Skalierungsgesetze zur Optimierung von Leistung und Effizienz bei LLMs beitragen?
Training und Feinabstimmung von LLMs
- Hauptschritte und Herausforderungen beim Trainieren von LLMs von Grund auf neu
- Vor- und Nachteile der Feinabstimmung von LLMs für spezifische Aufgaben
- Beste Praktiken und Werkzeuge für das Training und die Feinabstimmung von LLMs
Deployment und Nutzung von LLMs
- Hauptbetrachtungen und Herausforderungen beim Deployment von LLMs in der Produktion
- Häufige Use Cases und Anwendungen von LLMs in verschiedenen Bereichen und Branchen
- Integration von LLMs mit anderen AI-Systemen und -Plattformen
Ethik und Zukunft der Generativen KI
- Ethische und gesellschaftliche Implikationen der generativen KI und LLMs
- Potenzielle Risiken und Schäden der generativen KI und LLMs, wie Biased, Fehlinformationen und Manipulation
- Verantwortungsvolle und nutzbringende Nutzung von generativer KI und LLMs
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis von Machine-Learning-Konzepten wie supervised und unsupervised Learning, Loss-Funktionen und Datenaufteilung
- Erfahrung mit Python-Programmierung und Datenmanipulation
- Grundlegendes Wissen über neuronale Netze und maschinelles Sprachverstehen (Natural Language Processing)
Zielgruppe
- Entwickler
- Machine-Learning-Enthusiasten
21 Stunden
Erfahrungsberichte (7)
Beispiele und Links zum Excel-Repository
Olga - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
eine Vielzahl von Beispielen und verschiedenen Tools zur Überprüfung
Bartosz - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Kundenspezifische GPTs, schnelle Entwicklung
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Breite Perspektive
Artur - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Technische Beispiele in Verbindung mit der Theorie.
Marcin - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Mikołajs Hintergrund außerhalb der IT ermöglicht es, dieses Thema aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten - für IT-Fachleute dringend erforderlich!
Grzegorz - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Erläuterung aus einer anderen als der IT-Perspektive. Zusätzlicher Wert
Marcin - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
