Déverrouiller le Potentiel des LLM - De l'Exploration à l'Intégration

Aperçu

Explorez le potentiel des LLMs dans un marché dynamique. Comparez les modèles, apprenez l'ingénierie des invites et découvrez les bibliothèques clés.

Comprenez la génération augmentée par la récupération pour les chatbots et les agents autonomes interagissant avec les bases de connaissances.

Programme

• Introduction aux modèles de langage à grande échelle (LLMs)
Vue d'ensemble des LLMs et leur évolution
Dynamiques du marché et tendances actuelles
Applications clés et potentiel
• Comparaison des modèles LLM
Vue d'ensemble des LLMs populaires (GPT, BERT, etc.)
Indicateurs de performance et critères de référence
Études de cas des LLMs dans diverses industries
• Techniques d'ingénierie des invites
Élaboration d'invites efficaces
Techniques d'optimisation des réponses
Affinage des invites pour des applications spécifiques
• Bibliothèques et outils clés
Vue d'ensemble des bibliothèques populaires (Transformers, spacy, etc.)
Installation et configuration
Exercices pratiques avec fonctions et caractéristiques clés
• Construire des chatbots avec des LLMs
Introduction à la conception de chatbots
Intégration des LLMs dans des cadres de chatbots
Interaction utilisateur et conception de l'expérience
• Génération augmentée par récupération (RAG)
Fondamentaux de la RAG
Mise en œuvre de la RAG pour la récupération dynamique de la connaissance
Cas d'utilisation et meilleures pratiques
• Développer des agents autonomes
Compréhension des agents autonomes
Interaction avec les bases de connaissances
Scénarios d'application dans le monde réel
• Intégration des LLMs dans les solutions d'entreprise
Identification des points d'intégration
Conception de flux de travail avec des LLMs
Évaluation de l'impact et de l'efficacité
• Projet de fin d'études
Concevoir et mettre en œuvre un projet utilisant des LLMs
Application des techniques et outils appris
Présentation et retour d'expérience des pairs
• Tendances futures et considérations éthiques
Tendances émergentes des LLMs
Considérations éthiques et meilleures pratiques
Préparation aux futurs développements des technologies IA

Sujets

Conférences