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課程簡介

生成式 AI 與大型語言模型介紹

  • 生成式 AI 及其演進概覽
  • LLMs 介紹:GPT、BERT 及其能力
  • 比較生成式模型與傳統 NLP 方法

Transformer 架構與模型訓練

  • 理解 LLMs 中的 Transformer 架構
  • 自注意力機制與語言建模
  • 大型語言模型訓練與微調流程

用於有效互動的提示工程

  • 設計精確且有用的提示
  • 為不同應用微調提示策略
  • 實驗提示變體以優化回應

LLMs 在商業中的應用

  • 透過對話式 AI 自動化客戶服務
  • 為營銷和媒體生成內容
  • LLMs 在數據分析及報告生成中的應用

倫理考量與偏見管理

  • 識別 LLMs 生成內容中的潛在偏見
  • 解決生成式 AI 應用中的倫理問題
  • 負責任地部署 LLMs 的策略

LLMs 的進階技術

  • 針對領域特定應用微調 LLMs
  • 將 LLMs 整合至其他 AI 系統以增強功能
  • 探索多語言及跨語言能力

生成式 AI 在商業的未來

  • 生成式 AI 與 LLM 研究的新興趨勢
  • 擴展 LLM 解決方案的機遇與挑戰
  • 為商業 AI 驅動轉型做好準備

總結與下一步

最低要求

  • 具備機器學習和自然語言處理概念的基礎知識
  • 熟悉 Python 程式設計

受眾

  • 對生成式 AI 技術感興趣的數據科學家和 AI 從業者
  • 探索自動化及內容生成的業務專業人士
  • 希望在 workflows 中實施 LLMs 的技術經理和決策者
 14 小時

客戶評論 (2)

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