Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в малки езикови модели (SLM)
- Преглед на езиковите модели
- Еволюция от големи към малки езикови модели
- Архитектура и дизайн на SLM
- Предимства и ограничения на SLM
Технически основи
- Разбиране на невронни мрежи и параметри
- Процеси на обучение за SLMs
- Изисквания към данните и оптимизация на модела
- Метрики за оценка на езикови модели
SLM в обработката на естествен език
- Генериране на текст с SLM
- Езиков превод и локализация
- Анализ на настроението и класификация на текста
- Отговори на въпроси и чатботове
Реални приложения на SLM
- Мобилни приложения: Езикова обработка на устройството
- Вградени системи: SLM в IoT устройства
- AI за запазване на поверителността: Локална обработка на данни
- Гранични изчисления: SLM в среди с ниска латентност
Казуси от практиката
- Анализиране на успешни внедрявания на SLM
- Специфични за индустрията приложения (здравеопазване, Finance и др.)
- Сравнително проучване: SLM срещу големи модели в производство
Бъдещи насоки
- Изследователски тенденции в SLMs
- Предизвикателства при мащабирането и внедряването
- Етични съображения и отговорен AI
- Пътят напред: следващо поколение SLM
Практически семинари
- Изграждане на прост SLM за генериране на текст
- Интегриране на SLM в мобилни приложения
- Фина настройка на SLM за конкретни задачи
- Анализ на ефективността и интерпретируемост на модела
Проект Capstone
- Идентифициране на проблемно пространство за приложение на SLM
- Проектиране и внедряване на SLM решение
- Тестване и повторение на модела
- Представяне на проекта и резултатите
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на концепциите за машинно обучение
- Познаване на Python програмиране
- Познания за невронни мрежи и дълбоко обучение
Публика
- Учени по данни
- Разработчици на софтуер
- AI ентусиасти
14 Часа