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生成式 AI 与大语言模型
基础入门
免费课程热门推荐
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课程说明
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2 学时 | 中文 | 在线自主培训
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课程说明:1 学时 | 中文 | 在线自主培训
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课程概要:
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课程说明
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8 学时 | 英文 | 在线自主培训 |
有证书
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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。
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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。
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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。
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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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生成式 AI 与大语言模型进阶
实战培训
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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
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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)
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使用的工具、库和框架:PyTorch,pandas,NVIDIA NeMo™,NVIDIA Triton™推理服务器
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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。
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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。
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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。
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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。
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6 月 13 日:构建基于 Transformer 的自然语言处理应用
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6 月 27 日:模型并行 —— 构建和部署大型神经网络
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7 月 25 日:构建基于大语言模型(LLM)的应用
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8 月 22 日:构建基于扩散模型的生成式 AI 应用
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