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NVIDIA 培训 | 3 门免费课程开启生成式 AI 与大语言模型之旅

NVIDIA企业开发者社区  · 公众号  ·  · 2024-06-04 15:50

正文

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生成式 AI 与大语言模型

基础入门

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  • 定义生成式 AI 并能解释生成式 AI 的工作方式

  • 描述多种生成式 AI 应用

  • 解释生成式 AI 的机遇和挑战


《使用 RAG 增强大语言模型入门》



  • 课程说明:1 学时 | 中文 | 在线自主培训

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  • 理解检索增强生成的基本概念

  • 学习 RAG 检索的过程

  • 学习 NVIDIA AI Foundations 以及构成 RAG 模型的组件


《大语言模型 —— RAG 智能体入门》



  • 课程说明 8 学时 | 英文 | 在线自主培训 | 有证书

  • 课程概要

  • 构建 LLM 系统,利用内部和外部推理组件实现与用户的可预测交互。

  • 设计对话管理和文档推理系统,用于维护状态并将信息强制转换为结构化格式。

  • 利用嵌入模型进行高效的内容检索的相似性查询和生成对话护栏。

  • 开发、模块化和评估检索增强生成模型,无需任何微调即可回答有关研究论文数据集的问题。


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《构建基于 Transformer 的自然语言处理应用》
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  • 开课时间: 2024 年 6 月 13 日 9:30-17:30

  • 课程时长:8 小时,课后 6 个月内可以继续使用课件(实验资源有限额)

  • 课程模式:讲师实时授课 + 云端实验环境实战练习

  • 使用的工具、库和框架:PyTorch,pandas,NVIDIA NeMo™,NVIDIA Triton™推理服务器

  • 学习目标:

  • 了解 NLP 文本嵌入任务的快速演进,如 Word2Vec、基于递归神经网络 (RNN) 的嵌入和 Transformer。

  • 在不使用 RNN 的情况下,如何利用 Transformer 架构特点(尤其是自注意力机制)创建语言模型。

  • 使用自监督机制优化 BERT、Megatron 和其他变体中的 Transformer 架构,以取得更好的 NLP 结果。

  • 利用经过预训练的现代 NLP 模型来完成多个任务,如文本分类、NER 和问答系统。

  • 管理推理挑战,以及为实时应用部署经过优化的模型。


6 - 8 月课程表


  • 6 月 13 日:构建基于 Transformer 的自然语言处理应用

  • 6 月 27 日:模型并行 —— 构建和部署大型神经网络

  • 7 月 11 日:构建大语言模型 RAG 智能体

  • 7 月 25 日:构建基于大语言模型(LLM)的应用

  • 8 月 08 日:高效定制大语言模型(LLM)

  • 8 月 22 日:构建基于扩散模型的生成式 AI 应用

    新课持续发布,敬请关注


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