Pipelines Frontalières Robustes et Efficaces pour les Tâches Complexes Demandant une Connaissance Intense à l'Ère des LLM.

Aperçu

Explorez des pipelines avancés pour des tâches complexes de connaissance en utilisant les LLM, en mettant l'accent sur des méthodes de récupération efficaces et des capacités de raisonnement pour des applications concrètes dans les domaines de la santé et de l'analyse de recherche.

Programme

• Introduction aux Tâches Complexes à Haute Intensité de Connaissances
Aperçu des tâches à haute intensité de connaissances
Défis à l'ère des LLM
• Fondamentaux des Modèles de Langue de Grande Taille (LLM)
Concepts clés et capacités
Limites et opportunités dans les applications du monde réel
• Construire des Pipelines Robustes pour les Tâches Connaissance
Vue d'ensemble de l'architecture des pipelines
Intégration des LLM dans les systèmes existants
• Méthodes de Recherche Efficaces
Notions de base de la recherche d'informations
Techniques avancées de recherche utilisant les LLM
Études de cas : applications en santé et analyse de recherche
• Amélioration des Capacités de Raisonnement
Comprendre le raisonnement dans les LLM
Techniques pour améliorer le raisonnement et l'inférence
Application du raisonnement dans des scénarios réels
• Évaluation et Optimisation
Indicateurs pour évaluer l'efficacité des pipelines
Stratégies pour optimiser la performance
Assurer la robustesse dans des environnements complexes
• Études de Cas et Applications
Santé : Diagnostic et analyse des données des patients
Analyse de Recherche : Revue de littérature et synthèse des données
Leçons tirées des mises en œuvre sur le terrain
• Orientations Futures dans les Pipelines Guidés par les LLM
Tendances émergentes et technologies
Considérations éthiques et IA responsable
• Conclusion du Cours et Ressources Supplémentaires
Récapitulatif des points clés
Ressources pour l'apprentissage continu et l'exploration

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Sujets

Science des données