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In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.
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Syllabus
Einführung in Large Language Models
In diesem Modul wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google behandelt, die das Entwickeln eigener Anwendungen basierend auf generativer KI ermöglichen.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Vermittelt grundlegende Kenntnisse zu Large Language Models, die in modernen KI-Anwendungen weit verbreitet sind
Bietet praktische Anleitungen zur Feinabstimmung von Prompts, um die Leistung von Large Language Models zu optimieren
Erklärt die Tools und Dienste von Google, die die Entwicklung von Anwendungen auf Basis generativer KI ermöglichen
Dieser Kurs wird von Google Cloud Training angeboten, das für seine Expertise im Bereich KI-Schulungen bekannt ist
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Read 'Deep Learning' by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
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Provides a comprehensive understanding of deep learning concepts and techniques, complementing the course content.
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-
Read chapters 1-5 to establish a foundational understanding of deep learning.
-
Study specific topics relevant to the course, such as convolutional neural networks and recurrent neural networks.
Überprüfen Sie Ihr Verständnis von maschinellem Lernen
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Durch die Auffrischung Ihrer Grundkenntnisse in maschinellem Lernen wird sichergestellt, dass Sie eine solide Grundlage für die Erkundung von LLM haben.
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Machine Learning
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-
Überprüfen Sie Ihre Notizen oder Kursmaterialien zum maschinellen Lernen.
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Üben Sie grundlegende ML-Algorithmen und -Konzepte.
Review Linear Algebra Concepts
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Boosts foundational understanding of linear algebra concepts and techniques, enhancing comprehension during the course.
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Linear Algebra
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-
Revisit the basics of vector spaces, matrices, and linear transformations.
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Practice solving systems of linear equations using various methods, including Gaussian elimination.
-
Review eigenvalues and eigenvectors, and their significance in linear transformations.
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Participate in Discussion Forums
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Fosters collaboration, knowledge sharing, and diverse perspectives on course topics.
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Join and actively participate in discussion forums related to the course.
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Ask questions, share insights, and engage with peers to deepen understanding.
Solve NLP Coding Challenges
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Strengthens problem-solving abilities and deepens understanding of NLP concepts through practical application.
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Natural Language Processing
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-
Identify and select NLP coding challenges relevant to the course.
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Solve the challenges using the concepts and techniques covered in the course.
Üben Sie das Feinabstimmen von LLM-Prompts
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Durch das Üben des Feinabstimmens von Eingabeaufforderungen können Sie die Leistung von LLMs für Ihre spezifischen Anforderungen optimieren.
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Large Language Models
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-
Sammeln Sie verschiedene Eingabeaufforderungen für Ihre LLM-Anwendung.
-
Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Modifikationen und Parametern.
-
Analysieren Sie die Ergebnisse und passen Sie Ihre Eingabeaufforderungen entsprechend an.
Explore Python Libraries for NLP
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Provides practical experience in using Python libraries for NLP, strengthening understanding of their functionalities and applications.
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Python
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-
Identify and select appropriate Python libraries for NLP tasks.
-
Follow guided tutorials to implement text preprocessing, feature extraction, and text classification.
Erkunden Sie Google Cloud-Tools für LLM
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Durch die Verwendung von Google Cloud-Tools können Sie praktische Erfahrungen mit dem Erstellen von LLM-Anwendungen sammeln.
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-
Besuchen Sie die Google Cloud-Dokumentation für LLMs.
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Folgen Sie geführten Tutorials zu Google Cloud LLM-Diensten.
-
Experimentieren Sie mit Beispielcode und -daten.
Develop a Python Script for Language Detection
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Enhances practical skills in applying NLP techniques by creating a functional script for language detection.
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-
Gather a dataset of text in multiple languages.
-
Train a language detection model using machine learning algorithms.
-
Develop a Python script that implements the trained model for language detection.
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Provides a challenging and immersive experience, pushing students to apply and refine their NLP skills.
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-
Identify and select NLP-related competitions that align with course content.
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Form teams or work individually to develop solutions using the concepts and algorithms covered in the course.
Erstellen Sie eine LLM-basierte Anwendung
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Indem Sie eine eigene LLM-Anwendung erstellen, können Sie Ihr Verständnis von LLM und deren Verwendung in der Praxis vertiefen.
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-
Brainstorming und Auswahl eines Anwendungskonzepts.
-
Sammeln und Aufbereiten von Daten für das LLM-Training.
-
Feinabstimmung des LLM für Ihre Anwendung.
-
Entwicklung einer Benutzeroberfläche und Integration des LLM.
-
Implementierung, Bereitstellung und Testen Ihrer Anwendung.
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Level
Introductory
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Institution
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Instructor
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Session
August 26, 2024
- September 9, 2024
Language
Deutsch
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