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Large Language Models (LLMs) Fine-Tuning Seminar


Große Sprachmodelle (LLMs) Feinabstimmungsseminar

Über diesen Kurs

Dieses Seminar richtet sich an alle, die mehr über große Sprachmodelle (LLMs) und deren Feinabstimmung erfahren möchten. LLMs sind leistungsstarke KI-Modelle, die in der Lage sind, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. In diesem Kurs werden wir uns damit beschäftigen, wie LLMs funktionieren, wie sie trainiert werden und wie man sie für verschiedene Anwendungen feinabstimmt. Wir werden uns auch mit den aktuellen Entwicklungen im Bereich der LLMs beschäftigen und ihre Anwendung in verschiedenen Branchen diskutieren. Dieser Kurs ist für alle geeignet, die sich für KI, natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen interessieren. Keine Vorkenntnisse sind erforderlich, aber grundlegende Kenntnisse in der Programmierung sind von Vorteil.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen?

Dieser Kurs bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Wissen über LLMs zu erweitern und sich mit den neuesten Entwicklungen in diesem Bereich vertraut zu machen. Sie werden lernen, wie Sie LLMs für Ihre Bedürfnisse feinabstimmen können und erhalten Einblicke in deren Anwendung in der Praxis. Mit diesem Kurs können Sie sich von anderen abheben, indem Sie sich ein tiefes Verständnis für LLMs aneignen, die in vielen Bereichen der künstlichen Intelligenz immer wichtiger werden. Sie werden in der Lage sein, Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Anwendung von LLMs zu demonstrieren, was Ihnen in Ihrer Karriere einen Vorteil verschaffen kann. Also, zögern Sie nicht länger und melden Sie sich für dieses spannende Seminar an, um Ihr Wissen über LLMs zu erweitern!
Course outline
  • Einführung in Large Language Models (LLMs)
  • Grundlagen des Fine-Tuning von LLMs
  • Auswahl des richtigen LLMs-Modells
  • Datenvorbereitung für das Fine-Tuning
  • Hyperparameter-Optimierung für LLMs
  • Fine-Tuning-Strategien und -Techniken
  • Evaluierung von Fine-Tuning-Ergebnissen
  • Transfer Learning mit LLMs
  • Textgenerierung mit feinabgestimmten LLMs
  • Fehleranalyse und Debugging im Fine-Tuning
  • Anwendungsbereiche von LLMs in der Praxis
  • Ethik und Bias bei der Verwendung von LLMs
  • Herausforderungen und Zukunftsaussichten von LLMs
  • Fallstudien und Praxisbeispiele
  • Abschlussprojekt und Zertifizierung
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