LLM Kiến trúc và Dữ liệu Chuẩn bị cho AI Tạo ra

Mô hình ngôn ngữ lớn đang tái tạo lại cảnh quan công nghệ, nhưng bí mật thành công của chúng nằm ở thiết kế bên trong và chất lượng dữ liệu chúng tiêu thụ. Bạn sẽ chuyển từ các khái niệm cơ bản đến logic thực tế đằng sau các mô hình tiên tiến nhất được sử dụng ngày nay. Cuối khóa học này, bạn sẽ có một cái nhìn sâu sắc về các lựa chọn kiến trúc định nghĩa AI sinh sản và các đường ống dữ liệu làm cho chúng hoạt động. Bạn sẽ có thể giải thích cách các mô hình học các mẫu và các bước nào cần thiết để đảm bảo dữ kiện sẵn sàng cho huấn luyện hoặc điều chỉnh. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự tiến hóa từ mạng nơron cơ bản đến kiến trúc hiện đại dựa trên Transformer. - Học cơ học của sự tự chú ý và cách các mô hình xử lý và tạo ra văn bản giống con người. - Thực hành dữ liệu làm sạch, chuẩn hóa và kỹ thuật tokenization cho các tập dữ kiện quy mô lớn. - Tìm hiểu vai trò của cơ sở dữ liệu vector và tạo ra tăng cường truy cập (RAG) trong các luồng công việc AI hiện tại. - Phân biệt giữa các loại mô hình khác nhau, bao gồm GAN, RNN và mô hình khuếch tán. - Ứng dụng kỹ thuật cơ bản để kiểm soát tốt hơn và tinh chỉnh các kết quả mô hình. Chương trình bắt đầu với một sự giới thiệu chi tiết về thuật ngữ AI và lịch sử của mô hình trình tự trước khi chuyển sang các chi tiết của thiết kế mô hình hiện đại và các chiến lược chuẩn bị dữ liệu. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, người đam mê dữ liệu và kỹ sư tham vọng muốn hiểu các hoạt động bên trong của AI sinh học mà không cần kinh nghiệm trước đó trong lĩnh vực này. Bắt đầu xây dựng kiến thức cơ bản của bạn về kiến trúc AI sinh học hôm nay.