Cross-Lingual LLMs培訓
跨語言 LLM 通過實現跨多種語言的更準確和上下文感知的翻譯,正在改變語言翻譯和內容創建領域。
這種以講師為主導的現場培訓(在線或現場)面向中級 NLP 從業者和數據科學家、內容建立者和翻譯人員,以及希望使用 LLM 進行語言翻譯和創建多語言內容的全球企業。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解LLM跨語言學習和翻譯的原則。
- 實現 LLM 以在各種語言之間翻譯內容。
- 創建和管理用於訓練 LLM 的多語言數據集。
- 制定保持翻譯一致性和品質的策略。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Cross-Lingual LLMs 簡介
- 探索 LLM 在語言翻譯中的能力
- 跨語言NLP的挑戰與解決方案
- 案例研究:成功的跨語言 LLM 應用
語言翻譯法學碩士
- 多語言數據的預處理技術
- 培訓翻譯任務的 LLM
- 評估翻譯質量和績效
使用 LLM 建立多語言內容
- 為全球受眾設計內容策略
- 內容當地語系化和文化適應法學碩士
- 跨語言自動創建內容
跨語言應用的最佳實踐
- 保持語言準確性和文化相關性
- 解決自動翻譯中的道德考量
- 改善多語言介面的用戶體驗
動手實驗:跨語言翻譯專案
- 使用 LLM 構建多語言翻譯模型
- 使用不同的語言對測試模型
- 針對行業特定內容完善系統
摘要和後續步驟
最低要求
- 對自然語言處理 (NLP) 有基本的瞭解
- 具有 Python 程式設計和機器學習的經驗
- 熟悉語言翻譯和語言學
觀眾
- NLP 從業者和數據科學家
- 內容創作者和翻譯人員
- 尋求改善國際交流的全球企業
Open Training Courses require 5+ participants.
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咨詢詢問
Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)
相關課程
AI Automation with n8n and LangChain
14 時間:這種以講師為主導的><loc(在線或現場)實時培訓面向希望在不編寫大量代碼的情況下使用 AI 自動化任務和流程的所有技能水準的開發人員和 IT 專業人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 n8n 的可視化程式設計介面設計和實現複雜的工作流程。
- 使用 LangChain 將 AI 功能整合到工作流中。
- 為各種用例構建自定義聊天機器人和虛擬助手。
- 使用 AI 代理執行高級數據分析和處理。
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 時間:這種由 講師指導的 香港 現場現場培訓(在線或現場)面向希望瞭解如何使用 LangChain 和 API 自動執行重複性任務和工作流的初級業務分析師和自動化工程師。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解與 LangChain 集成的 API 的基礎知識。
- 使用 LangChain 和 Python 自動執行重複的工作流程。
- 利用 LangChain 連接各種 API 以實現高效的業務流程。
- 使用 API 和 LangChain 的自動化功能創建和自動化自定義工作流程。
Building Conversational Agents with LangChain
14 時間:這種由 講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望加深對對話代理的理解並將 LangChain 應用於實際用例的中級專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 LangChain 的基礎知識及其在構建對話代理中的應用。
- 使用 LangChain 開發和部署對話代理。
- 將對話代理與 API 和外部服務整合。
- 應用 Natural Language Processing (NLP) 技術來提高對話代理的性能。
Building Private AI Workflows with Ollama
14 時間:這是由講師指導的現場培訓課程,適合在香港(線上或現場)參加的高階專業人士,旨在使用Ollama實現安全且高效的人工智慧驅動工作流程。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 部署並配置Ollama以進行私有AI處理。
- 將AI模型整合到安全的企業工作流程中。
- 在保持數據隱私的同時優化AI性能。
- 利用本地AI功能自動化業務流程。
- 確保符合企業安全與治理政策。
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 時間:這是一場由講師指導的現場培訓,地點在香港(線上或現場),適合希望使用Ollama部署、優化和整合LLM的中級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Ollama設置和部署LLM。
- 優化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護AI模型的長期性能。
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 時間:這種由講師指導的現場培訓在 香港(在線或現場)面向高級 AI 研究人員和政策制定者,他們希望探索 AI 開發的道德影響,並學習如何在構建 AI 解決方案時應用道德準則 LangChain。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 用 LangChain 識別 AI 開發中的關鍵道德問題。
- 瞭解 AI 對社會和決策過程的影響。
- 制定構建公平透明的 AI 系統的策略。
- 在基於 LangChain 的專案中實施合乎道德的 AI 準則。
Ethical Deployment of LLMs
7 時間:這種以講師為主導的香港(在線或現場)現場培訓面向希望瞭解和駕馭 LLM 道德景觀的中級 AI 專業人員和倫理學家、數據科學家和工程師,以及政策制定者和利益相關者。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 確定與 LLM 相關的道德問題和挑戰。
- 將道德框架和原則應用於 LLM 部署。
- 評估 LLM 的社會影響並降低潛在風險。
- 制定負責任的人工智慧開發和使用戰略。
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 時間:這種由講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望利用 LangChain 創建直觀且使用者友好的 Web 應用程式的中級 Web 開發人員和 UX 設計人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 LangChain 的基本概念及其在增強 Web 用戶體驗中的作用。
- 在 Web 應用程式中實現 LangChain 以建立動態和回應式介面。
- 將 API 整合到 Web 應用程式中,以提高交互性和用戶參與度。
- 使用 LangChain 的高級自定義功能優化用戶體驗。
- 分析使用者行為數據以微調 Web 應用程式性能和體驗。
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 時間:這種由講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望為特定任務和數據集自定義預訓練模型的中高級專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解微調的原理及其應用。
- 準備數據集以微調預訓練模型。
- 為 NLP 任務微調大型語言模型 (LLM)。
- 優化模型性能並解決常見挑戰。
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 時間:這是一個由講師指導的現場培訓課程,可在香港(線上或現場)進行,旨在為高級專業人士提供微調和自訂Ollama上的AI模型的能力,以提升性能和針對特定領域的應用。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在Ollama上設置高效的AI模型微調環境。
- 為監督式微調和強化學習準備數據集。
- 優化AI模型以提升性能、準確性和效率。
- 在生產環境中部署自訂模型。
- 評估模型改進並確保其穩健性。
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 時間:這種由講師指導的香港(在線或現場)現場培訓面向希望使用LangChain框架構建AI驅動的應用程式的中級開發人員和軟體工程師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解LangChain及其元件的基礎知識。
- 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型 (LLM) 集成。
- 使用 LangChain 構建模組化 AI 應用程式。
- 排查LangChain應用程式中的常見問題。
Integrating LangChain with Cloud Services
14 時間:這種由 講師指導的 香港 現場現場培訓(在線或現場)面向高級數據工程師和 DevOps 專業人員,他們希望通過將 LangChain 的功能與各種雲服務集成來利用 LangChain 的功能。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 與 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要雲平臺集成 LangChain。
- 利用基於雲的 API 和服務來增強 LangChain 驅動的應用程式。
- 擴展對話代理並將其部署到雲中,以實現即時交互。
- 在雲環境中實施監控和安全最佳實踐。
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 時間:這種講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望使用 LangChain 來增強其數據分析和可視化能力的中級數據專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 LangChain 自動檢索和清理數據。
- 使用 Python 和 LangChain 進行高級數據分析。
- 使用 Matplotlib 和其他與 LangChain 集成的 Python 庫創建可視化。
- 利用 LangChain 從數據分析中生成自然語言洞察。
LangChain Fundamentals
14 時間:這種以講師為主導的香港(在線或現場)現場培訓面向希望學習LangChain核心概念和架構並獲得構建AI驅動應用程式的實用技能的初級到中級開發人員和軟體工程師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 掌握LangChain的基本原理。
- 設置和配置LangChain環境。
- 了解架構以及 LangChain 如何與大型語言模型 (LLM) 互動。
- 使用LangChain開發簡單的應用程式。
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 時間:這是一個由講師指導的現場培訓課程,可在香港(線上或現場)進行,適合初級專業人士學習如何在本地機器上安裝、配置和使用 Ollama 來運行 AI 模型。
在本課程結束時,學員將能夠:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 設置 Ollama 以運行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署並與 LLM 進行互動。
- 優化 AI 工作負載的性能和資源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行業中的應用案例。