コース概要

小型言語モデル (SLMs) の紹介

  • 言語モデルの概要
  • 大規模から小型言語モデルへの進化
  • SLMs のアーキテクチャと設計
  • SLMs の利点と制限

技術的基盤

  • ニューラルネットワークとパラメータの理解
  • SLMs のトレーニングプロセス
  • データ要件とモデル最適化
  • 言語モデルの評価指標

自然言語処理における SLMs

  • テキスト生成に SLMs を使用する
  • 言語翻訳とローカライズ
  • 感情分析とテキスト分類
  • 質問応答とチャットボット

SLMs の実世界アプリケーション

  • モバイルアプリケーション: デバイス上の言語処理
  • 組み込みシステム: IoT デバイスでの SLMs
  • プライバシー保護 AI: ローカルデータ処理
  • エッジコンピューティング: 低遅延環境での SLMs

事例研究

  • SLMs の成功展開の分析
  • 業界別のアプリケーション (ヘルスケア、ファイナンスなど)
  • 比較研究: 生産環境における SLMs と大規模モデル

将来の方向性

  • SLMs の研究トレンド
  • 拡大と展開の課題
  • 倫理的配慮と責任ある AI
  • 次世代 SLMs への道程

実践ワークショップ

  • テキスト生成用の単純な SLM の構築
  • モバイルアプリケーションに SLMs を統合する
  • 特定のタスク向けに SLMs を微調整する
  • パフォーマンス分析とモデル解釈性

総括プロジェクト

  • SLM アプリケーションの問題領域の特定
  • SLM ソリューションの設計と実装
  • モデルのテストと反復
  • プロジェクトと成果のプレゼンテーション

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習の基本的な理解
  • Python プログラミングの知識
  • ニューラルネットワークと深層学習の知識

対象者

  • データ科学者
  • ソフトウェア開発者
  • AI 愛好家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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