自強課程
課程名稱
【平日線上班】生成式AI語言模型技術新趨勢:推理(Inference)、檢索增強生成(RAG)、與微調(Finetune)
熱烈招生中
全線上
1.掌握生成式AI大語言模型關鍵技術,助威您的專業AI技能。
2.生成式AI語言模型的三大技術:推理(Inference)、檢索增強生成(RAG)、與微調(Finetune)的基本概念與差異。
📢超級早鳥優惠:➡會員114/2/2(含)前報名:4,000元/人!
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課程代碼:
14W307
上課時間:
114/02/19,星期三,09:30-16:30,共一天6小時。
上課時數:
6 小時
上課地點:
網路線上
課程費用:
4500元
(符合超值優惠價格者需送出報名表後,系統發出報名成功回函確認金額。)
超值優惠:
- VIP企業會員價:VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
- 會員優惠價: 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 4200 元
- 團報價方案:會員2人同行,可享同行價 4000 元(須於課前告知)
- 會員紅利折抵:本課程歡迎使用紅利折抵,最高可使用 100 點
課程目標:
1.理解生成式AI語言模型的三大技術:推理、檢索增強生成、與微調的基本概念與差異。
2.掌握每種技術的應用情境:包括如何選擇適合的技術,並能夠使用示範案例進行實際應用。
3.了解目前主流的開源工具和產業實踐:熟悉各類生成式AI模型的常見技術工具及架構。
2.掌握每種技術的應用情境:包括如何選擇適合的技術,並能夠使用示範案例進行實際應用。
3.了解目前主流的開源工具和產業實踐:熟悉各類生成式AI模型的常見技術工具及架構。
課程特色:
•最新技術洞察:涵蓋生成式AI語言模型技術的最新發展,探討推理 (Inference)、檢索增強生成 (RAG)、與微調 (Finetune) 的比較及應用
•動手操作與示範:提供即時範例展示,讓學員能對技術有更具體的理解,並學會應用在真實場景中。
•實務案例分享:舉例說明現今產業中的應用,深入剖析微調技術如何助力企業提升AI效能。
•動手操作與示範:提供即時範例展示,讓學員能對技術有更具體的理解,並學會應用在真實場景中。
•實務案例分享:舉例說明現今產業中的應用,深入剖析微調技術如何助力企業提升AI效能。
修課條件:
•對生成式AI技術有基礎理解者
•擁有基礎程式設計經驗者,建議熟悉Python
•對於AI應用於企業或開發情境有興趣者
•擁有基礎程式設計經驗者,建議熟悉Python
•對於AI應用於企業或開發情境有興趣者
課程大綱:
1️⃣生成式AI技術概述
•內容:簡介生成式AI模型的技術架構與發展歷史
•目標:了解生成式AI的發展背景,並為後續深入介紹打下基礎
•主要討論主題:語言模型、Transformer架構、GPT家族
2️⃣Inference推理技術
•內容:介紹推理的概念,說明生成式AI模型在實際使用中的推理過程
•DEMO展示:進行一個簡單的推理展示,使用現有模型如GPT-3 API,進行即時語言生成
•目標:理解如何快速利用預訓練模型進行推理應用,並了解其限制與適用場景
3️⃣檢索增強生成 (RAG) 技術
•內容:深入介紹檢索增強生成技術,包括如何結合檢索與生成以提高模型的準確度
•常用開源工具介紹:介紹目前常用的開源工具(如LangChain、GPT-Index等)
•GraphRAG介紹與應用範例:說明GraphRAG的概念,並探討其在資訊圖譜建構與知識增強方面的應用
•目標:學會如何透過RAG技術提升模型回應的準確性,並了解其實際應用場景
4️⃣Finetune微調技術
•內容:介紹微調技術的原理,並討論如何在現有的生成式AI模型上進行有效的微調
•常用架構介紹:分享目前產業中常用的微調工具與架構(如MS-Swift、Unsloth等)
•案例分析:討論實際的微調案例,包括企業如何通過微調提升模型在特定領域的表現
•目標:掌握微調技術的流程,並能夠理解其在企業應用中的優勢
5️⃣綜合討論與Q&A
•內容:針對課程內容進行綜合討論,解答學員問題,幫助鞏固學習成果
•目標:確保學員能夠整合所學內容,並有機會交流實際應用的想法與問題
•內容:簡介生成式AI模型的技術架構與發展歷史
•目標:了解生成式AI的發展背景,並為後續深入介紹打下基礎
•主要討論主題:語言模型、Transformer架構、GPT家族
2️⃣Inference推理技術
•內容:介紹推理的概念,說明生成式AI模型在實際使用中的推理過程
•DEMO展示:進行一個簡單的推理展示,使用現有模型如GPT-3 API,進行即時語言生成
•目標:理解如何快速利用預訓練模型進行推理應用,並了解其限制與適用場景
3️⃣檢索增強生成 (RAG) 技術
•內容:深入介紹檢索增強生成技術,包括如何結合檢索與生成以提高模型的準確度
•常用開源工具介紹:介紹目前常用的開源工具(如LangChain、GPT-Index等)
•GraphRAG介紹與應用範例:說明GraphRAG的概念,並探討其在資訊圖譜建構與知識增強方面的應用
•目標:學會如何透過RAG技術提升模型回應的準確性,並了解其實際應用場景
4️⃣Finetune微調技術
•內容:介紹微調技術的原理,並討論如何在現有的生成式AI模型上進行有效的微調
•常用架構介紹:分享目前產業中常用的微調工具與架構(如MS-Swift、Unsloth等)
•案例分析:討論實際的微調案例,包括企業如何通過微調提升模型在特定領域的表現
•目標:掌握微調技術的流程,並能夠理解其在企業應用中的優勢
5️⃣綜合討論與Q&A
•內容:針對課程內容進行綜合討論,解答學員問題,幫助鞏固學習成果
•目標:確保學員能夠整合所學內容,並有機會交流實際應用的想法與問題
課程師資:
自強基金會 李老師
現任::
國立清華大學 智慧製造跨院學程 合聘講師
專長領域:
人工智慧專利識別、區塊鏈、資訊系統開發、大數據、數位匯流、雲端系統、行
動商務系統開發、物件辨識、多媒體資訊檢索、語音合成與辨識、自動作曲與編
曲、系統分析設計/模組化開發
現任::
國立清華大學 智慧製造跨院學程 合聘講師
專長領域:
人工智慧專利識別、區塊鏈、資訊系統開發、大數據、數位匯流、雲端系統、行
動商務系統開發、物件辨識、多媒體資訊檢索、語音合成與辨識、自動作曲與編
曲、系統分析設計/模組化開發
主辦單位:
財團法人自強工業科學基金會
學員須知:
注意事項