Fejlett LLM-k az NLP feladatokhoz Képzés

Bevezetés az LLM-kbe és a generatív AI-ba

• Technikák és modellek felfedezése
• Alkalmazások és használati esetek megvitatása
• Kihívások és korlátozások azonosítása

LLM-k használata NLU feladatokhoz

• Hangulatelemzés
• Névleges entitásfelismerés
• Kapcsolatok kinyerése
• Szemantikus elemzés

LLM-k használata NLI feladatokhoz

• Következtetés észlelése
• Ellentmondás észlelése
• Parafrázis észlelése

LLM-k használata tudásgráfokhoz

• Tények és kapcsolatok kinyerése szövegből
• Hiányzó vagy új tények következtetése
• Tudásgráfok felhasználása lefelé irányuló feladatokhoz

LLM-k használata józan észre alapuló érveléshez

• Hihető magyarázatok, hipotézisek és forgatókönyvek generálása
• Józan észre alapuló tudásbázisok és adathalmazok használata
• Józan észre alapuló érvelés értékelése

LLM-k használata párbeszédgeneráláshoz

• Párbeszéd generálása beszélgető ügynökökkel, chatbotokkal és virtuális asszisztensekkel
• Párbeszéd kezelése
• Párbeszéd adathalmazok és metrikák használata

LLM-k használata multimodális generáláshoz

• Képek generálása szövegből
• Szöveg generálása képekből
• Videók generálása szövegből vagy képekből
• Hang generálása szövegből
• Szöveg generálása hangból
• 3D modellek generálása szövegből vagy képekből

LLM-k használata meta-tanuláshoz

• LLM-k alkalmazása új területekre, feladatokra vagy nyelvekre
• Tanulás kevés vagy nulla példa alapján
• Meta-tanulási és átviteli tanulási adathalmazok és keretrendszerek használata

LLM-k használata ellenséges tanuláshoz

• LLM-k védelme rosszindulatú támadások ellen
• Torzítások és hibák észlelése és csökkentése LLM-kben
• Ellenséges tanulási és robosztussági adathalmazok és módszerek használata

LLM-k és generatív AI értékelése

• Tartalom minőségének és sokféleségének értékelése
• Metrikák használata, mint az inception score, Fréchet inception distance és BLEU score
• Emberi értékelési módszerek használata, mint a crowdsourcing és felmérések
• Ellenséges értékelési módszerek használata, mint a Turing tesztek és diszkriminátorok

Etikai elvek alkalmazása az LLM-k és a generatív AI esetében

• Igazságosság és felelősségre vonhatóság biztosítása
• Helytelen használat és visszaélés elkerülése
• A tartalomkészítők és fogyasztók jogainak és magánéletének tiszteletben tartása
• Az emberi és AI kreativitásának és együttműködésének előmozdítása

Összefoglalás és következő lépések