MLMs para un Aprendizaje de Datos Pequeños Más Confiable - Conferencia 43

Resumen

Explore cómo los modelos de lenguaje grande pueden mejorar el aprendizaje a partir de conjuntos de datos limitados, centrándose en la fiabilidad y la efectividad en escenarios de datos reducidos con el Prof. Sean Gong.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
Visión general de las capacidades de LLM
Desarrollo histórico y arquitectura subyacente
• Desafíos del Aprendizaje con Datos Pequeños
Limitaciones y problemas de los conjuntos de datos pequeños
Importancia de la fiabilidad y precisión en escenarios de datos pequeños
• Aprovechamiento de LLMs para Datos Pequeños
Técnicas para mejorar la fiabilidad del modelo
Estrategias de aprendizaje por transferencia y ajuste fino
• Aumento de Datos con LLMs
Métodos para sintetizar datos de manera efectiva
Estudios de caso y ejemplos de éxito en la aumentación
• Generalización del Modelo en Contextos de Datos Pequeños
Estrategias para asegurar la robustez del modelo
Evitar el sobreajuste con datos limitados
• Métricas de Evaluación para el Aprendizaje con Datos Pequeños
Elegir las métricas adecuadas para la fiabilidad
Análisis comparativo con métodos tradicionales
• Consideraciones Éticas y Prácticas
Abordar los sesgos inherentes en los datos pequeños
Asegurar el despliegue ético de los modelos de IA
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Ejemplos del mundo real que demuestran la efectividad de los LLM
Discusión sobre aplicaciones en distintas industrias
• Preguntas y Respuestas con el Prof. Sean Gong
Discusión en profundidad sobre preguntas específicas
Tendencias futuras y direcciones de investigación en LLMs y datos pequeños
• Conclusión
Resumen de los aprendizajes clave
Recursos para lectura y estudio posterior
• Comentarios de cierre por el Prof. Sean Gong

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Asignaturas

Ciencia de Datos