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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in große Sprachmodelle
- Überblick über die natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)
- Beiträge von Meta AI zur Entwicklung von LLMs
Verständnis der Architektur von Meta-AI-LLMs
- Transformer-Architektur und Selbstaufmerksamkeitsmechanismen
- Trainingsmethodik für Large-Scale-Modelle
- Vergleich mit anderen LLMs (GPT, BERT, T5 usw.)
Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Installation und Konfiguration von Python und Jupyter Notebook
- Arbeit mit Hugging Face und dem Modell-Repository von Meta AI
- Verwendung von cloud-basierten oder lokalen GPUs für das Training
Anpassung und Feinabstimmung von Meta-AI-LLMs
- Laden von vortrainierten Modellen
- Feinabstimmung (Fine-Tuning) auf domänenspezifische Datensätze
- Techniken des Transferlernens
Entwicklung von NLP-Anwendungen mit Meta-AI-LLMs
- Entwicklung von Chatbots und konversationeller KI
- Implementierung von Textzusammenfassungen und Paraphrasierung
- Sentiment-Analyse und Inhaltsmoderation
Optimierung und Bereitstellung großer Sprachmodelle
- Performance-Anpassung für die Inferenzgeschwindigkeit
- Techniken zur Modellkompression und Quantisierung
- Bereitstellung von LLMs über APIs und Cloud-Plattformen
Ethische Überlegungen und verantwortungsvolle KI
- Erkennung und Minderung von Verzerrungen (Bias) in LLMs
- Gewährleistung von Transparenz und Fairness in KI-Modellen
- Zukünftige Trends und Entwicklungen in der KI
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Konzepten der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Data Scientists
- Machine-Learning-Ingenieure
- Softwareentwickler mit Interesse an NLP
