精通大型语言模型与Transformer技术
构建高效自然语言处理应用
学习内容：
– NLP演进历程：从基于规则的系统到高级嵌入
– NLP基础：奠定自然语言处理的高级学习基础
– Transformer架构：了解编码器、解码器和注意力机制
– 模型策略：预训练、微调、标记化及嵌入
– 热门Transformer模型：深入了解BERT、GPT和T5及其独特功能
– 实用Transformer技术：掌握现实场景中的应用，包括标记化、MLM
– NLP任务与应用实践：使用BERT回答问题、利用GPT做个人助手、通过T5撰写评论
– 大型语言模型基础：了解基本架构及功能，提升沟通技巧和输入输出过程
– 高级配置与优化：设计聊天模板，选择LLM的战略决策
– 专业训练技术：关注序列长度、标记计数等，学习8位和4位训练以提高效率
– LLM实际应用：在模拟的真实世界项目中运用技能，并针对特定任务进行模型优化
课程内容主题：
– NLP基础与演进历程
– Transformer架构及策略
– 热门Transformer模型介绍
– 实用Transformer技术应用
– 高级NLP任务和应用实践
– 大型语言模型基础
– 高级配置和优化技巧
– 专业训练技术详解
– LLM的实际应用场景
课程要求：
– 具备基本的编程知识，如Python等
– 对机器学习及深度学习有一定了解
– 基础的数学背景，包括线性代数、概率论和统计学
课程详细描述：
本课程旨在提升技术专业人士在尖端人工智能技术方面的技能，并为有抱负的人工智能从业者提供从基础原理到高级应用全面的学习路径。通过深入研究Transformer技术和大型语言模型（LLM），您将能够构建高效的自然语言处理应用，同时掌握当前最先进的训练技巧和扩展工具。
– 职业提升：定位自己为技术团队中的宝贵资产，能够应对重大人工智能挑战与项目
– 实际应用：在实践中学习——构建项目展示高级LLM技术的应用能力
– 创新方法：掌握塑造机器学习未来的前沿技术
您将学到包括NLP基础、Transformer架构及策略、热门Transformer模型介绍、实用Transformer技术应用、高级NLP任务和应用实践、大型语言模型基础、高级配置和优化技巧等，以及专业训练技术和LLM的实际应用场景。通过本课程的学习，您可以成为技术团队中的宝贵资产，在应对重大人工智能挑战与项目时游刃有余。
– 技术专业人士：提升您在尖端人工智能技术方面的技能及知识
– 有抱负的人工智能从业者：全面学习法学硕士学位从基础到高级的应用技巧
– 研究人员和学生：深入了解最新发展及其应用以解决复杂问题
准备好深入探索生成式人工智能与Transformer的世界了吗？立即报名并开始您的精通之旅！
