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課程簡介

小型語言模型(SLMs)介紹

  • 語言模型概覽
  • 從大型模型演變至小型語言模型
  • SLMs 的架構與設計
  • SLMs 的優勢與限制

技術基礎

  • 理解神經網路與參數
  • SLMs 的訓練流程
  • 數據需求與模型優化
  • 語言模型的評估指標

SLMs 在自然語言處理中的應用

  • 使用 SLMs 進行文字生成
  • 語言翻譯與在地化
  • 情感分析與文本分類
  • 問答系統與聊天機器人

SLMs 的現實世界應用

  • 行動應用程式:裝置端語言處理
  • 嵌入系統:IoT 設備中的 SLMs
  • 隱私保護人工智慧:本地數據處理
  • 邊緣運算:低延遲環境中的 SLMs

案例研究

  • 分析成功的 SLMs 部署案例
  • 行業特定應用(醫療、金融等)
  • 比較研究:SLMs vs. 大型模型在生產環境中的表現

未來方向

  • SLMs 的研究趨勢
  • 擴展與部署的挑戰
  • 倫理考量與負責任的人工智慧
  • 展望未來:下一代 SLMs

實作工作坊

  • 建構簡單的 SLMs 用於文字生成
  • 將 SLMs 整合至行動應用程式
  • 針對特定任務微調 SLMs
  • 效能分析與模型可解釋性

終端專案

  • 識別 SLMs 應用的問題領域
  • 設計並實現 SLMs 解決方案
  • 測試並迭代模型
  • 展示專案與成果

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備機器學習概念的基本理解
  • 熟悉 Python 程式設計
  • 瞭解神經網路與深度學習

受眾

  • 數據科學家
  • 軟體開發人員
  • 人工智慧愛好者
 14 小時

課程分類