Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Τι είναι η παραγωγική ΤΝ και γιατί είναι σημαντική;
  • Κύριοι τύποι και τεχνικές της παραγωγικής ΤΝ
  • Βασικές προκλήσεις και περιορισμοί της παραγωγικής ΤΝ

Αρχιτεκτονική Transformer και LLMs

  • Τι είναι ένας transformer και πώς λειτουργεί;
  • Κύρια συστατικά και χαρακτηριστικά ενός transformer
  • Χρήση των transformers για την κατασκευή LLMs

Νόμοι Κλιμάκωσης και Βελτιστοποίηση

  • Τι είναι οι νόμοι κλιμάκωσης και γιατί είναι σημαντικοί για τα LLMs;
  • Πώς συνδέονται οι νόμοι κλιμάκωσης με το μέγεθος του μοντέλου, το μέγεθος των δεδομένων, τον υπολογιστικό προϋπολογισμό και τις απαιτήσεις συμπερασμού;
  • Πώς μπορούν οι νόμοι κλιμάκωσης να βοηθήσουν στη βελτιστοποίηση της απόδοσης και της αποτελεσματικότητας των LLMs;

Εκπαίδευση και Λεπτομερής Ρύθμιση LLMs

  • Κύρια βήματα και προκλήσεις της εκπαίδευσης LLMs από το μηδέν
  • Οφέλη και μειονεκτήματα της λεπτομερούς ρύθμισης των LLMs για συγκεκριμένες εργασίες
  • Βέλτιστες πρακτικές και εργαλεία για την εκπαίδευση και τη λεπτομερή ρύθμιση των LLMs

Ανάπτυξη και Χρήση LLMs

  • Κύριες παρατηρήσεις και προκλήσεις της ανάπτυξης LLMs σε περιβάλλον παραγωγής
  • Συνήθεις περιπτώσεις χρήσης και εφαρμογές των LLMs σε διάφορους τομείς και βιομηχανίες
  • Ενσωμάτωση των LLMs με άλλα συστήματα και πλατφόρμες ΤΝ

Ηθική και Μέλλον της Παραγωγικής ΤΝ

  • Ηθικές και κοινωνικές επιπτώσεις της παραγωγικής ΤΝ και των LLMs
  • Πιθανοί κίνδυνοι και βλάβες της παραγωγικής ΤΝ και των LLMs, όπως η προκατάληψη, η παραπληροφόρηση και η χειραγώγηση
  • Υπεύθυνη και επωφελής χρήση της παραγωγικής ΤΝ και των LLMs

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των εννοιών της μηχανικής μάθησης, όπως η επιβλεπόμενη και η μη επιβλεπόμενη μάθηση, οι συναρτήσεις απώλειας και ο διαχωρισμός δεδομένων
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό Python και στον χειρισμό δεδομένων
  • Βασικές γνώσεις νευρωνικών δικτύων και επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Κοινό

  • Προγραμματιστές
  • Λάτρεις της μηχανικής μάθησης
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (7)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες