進階大型語言模型在自然語言處理任務中的應用培訓

LLMs 與生成式 AI 簡介

• 探索技術與模型
• 討論應用場景與用例
• 識別挑戰與局限性

使用 LLMs 執行 NLU 任務

• 情感分析
• 命名實體識別
• 關係抽取
• 語義解析

使用 LLMs 執行 NLI 任務

• 蘊含檢測
• 矛盾檢測
• 同義句檢測

使用 LLMs 構建知識圖譜

• 從文本中抽取事實與關係
• 推論缺失或新的事實
• 在下游任務中使用知識圖譜

使用 LLMs 進行常識推理

• 生成合理的解釋、假設和場景
• 使用常識知識庫與數據集
• 評估常識推理能力

使用 LLMs 進行對話生成

• 利用對話代理、聊天機器人及虛擬助手生成對話
• 管理對話流程
• 使用對話數據集與評估指標

使用 LLMs 進行多模態生成

• 從文本生成圖像
• 從圖像生成文本
• 從文本或圖像生成視頻
• 從文本生成音頻
• 從音頻生成文本
• 從文本或圖像生成 3D 模型

使用 LLMs 進行元學習

• 將 LLMs 適應新領域、任務或語言
• 從小樣本或零樣本示例中學習
• 使用元學習與遷移學習數據集及框架

使用 LLMs 進行對抗學習

• 防護 LLMs 免受惡意攻擊
• 檢測並減輕 LLMs 中的偏見與錯誤
• 使用對抗學習與魯棒性數據集及方法

評估 LLMs 與生成式 AI

• 評估內容質量和多樣性
• 使用 inception score、Fréchet inception distance 和 BLEU score 等指標
• 使用眾包和調查等人類評估方法
• 使用圖靈測試和判别器等對抗性評估方法

應用 LLMs 與生成式 AI 的道德原則

• 確保公平性與問責制
• 避免濫用與誤用
• 尊重內容創作者與消費者的權利和隱私
• 促進人機協作與創造力

總結與後續步驟