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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Dieser umfassende Kurs über die Evaluierung und Anwendung von LLM-Funktionen vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, große Sprachmodelle in realen Szenarien zu analysieren, zu implementieren und zu bewerten. Beginnen Sie mit den Kernfunktionen, lernen Sie Zusammenfassungen und Übersetzungen kennen und erfahren Sie, wie LLMs die Erstellung branchenrelevanter Inhalte unterstützen. Lernen Sie interaktive und analytische Anwendungen kennen - Chatbots, virtuelle Assistenten und Sentimentanalysen mit praktischen Demos unter Verwendung von LangChain und ChromaDB. Schließen Sie mit Benchmarking und Evaluierung ab - nutzen Sie Frameworks wie ROUGE, GLUE, SuperGLUE und BIG-bench, um die Genauigkeit, Relevanz und Leistung von Modellen zu messen. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über ein grundlegendes Verständnis von LLMs, Python und NLP-Grundlagen verfügen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - LLM-Fähigkeiten zu erkunden: Zusammenfassungen, Übersetzungen und ihre Anwendungen verstehen - LLM-Anwendungen erstellen: Chatbots und Sentimentnalyse-Tools mit realen Werkzeugen erstellen - Modellleistung evaluieren: ROUGE, GLUE und BIG-bench zum Benchmarking von LLMs verwenden - Anwendungsfälle analysieren: Bewerten Sie Vorteile, Grenzen und Bereitstellung von LLM-gestützten Lösungen. Ideal für KI-Entwickler, ML-Ingenieure und GenAI-Experten.
Lernen Sie in diesem grundlegenden Modul die Kernfunktionen großer Sprachmodelle (LLMs) kennen. Lernen Sie die vier Hauptfunktionen kennen, die die Leistung von LLMs ausmachen, einschließlich Zusammenfassung und Inhaltsübersetzung. Verstehen Sie ihre Vorteile, Grenzen und realen Anwendungen in verschiedenen Branchen. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit einer Demo zur Textzusammenfassung und entdecken Sie, wie LLMs Inhalte in verschiedene Sprachen übersetzen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
5 Videos•Insgesamt 38 Minuten
Lernziele•2 Minuten
Vier Hauptfähigkeiten des LLM•1 Minute
Überblick, Vorteile, Grenzen und industrielle Anwendungen der Verdichtung•6 Minuten
Demo: Text-Zusammenfassung•24 Minuten
Überblick, Vorteile, Grenzen und industrielle Anwendungen der Inhaltsübersetzung•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Kurs-Lehrplan•10 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 85 Minuten
Quiz zur Einführung in die LLM-Fähigkeiten•15 Minuten
Quiz zur Einführung in die Zusammenfassungen•15 Minuten
Quiz zur Einführung in die Inhaltsübersetzung•15 Minuten
Bewertung der CORE-Fähigkeiten von LLMs•40 Minuten
Interaktive und analytische LLM-Anwendungen
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Entdecken Sie in diesem Modul, wie LLMs interaktive und analytische Anwendungen unterstützen. Lernen Sie die Rolle von Chatbots und virtuellen Assistenten bei der Automatisierung von Konversationen in verschiedenen Branchen kennen. Erforschen Sie Sentimentanalysen zur Interpretation von Nutzeremotionen und Feedback. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Demos wie MultiPDF QA Retriever unter Verwendung von ChromaDB und LangChain und Echtzeit-Sentiment-Erkennung.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
4 Videos•Insgesamt 28 Minuten
Überblick, Vorteile, Grenzen und industrielle Anwendungen von Chatbots und virtuellen Assistenten•3 Minuten
Demo: MultiPDF QA Retriever mit ChromaDB und LangChain•12 Minuten
Überblick, Vorteile und Grenzen der Sentimentanalyse•3 Minuten
Demo: Sentimentanalyse•10 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 70 Minuten
Quiz über Chatbots und virtuelle Assistenten•15 Minuten
Quiz zur Einführung in die Sentimentanalyse•15 Minuten
Bewertung von interaktiven und analytischen LLM-Anwendungen•40 Minuten
LLM-Bewertung und Benchmarking
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem umfassenden Modul erfahren Sie, wie Sie große Sprachmodelle evaluieren und einem Benchmarking unterziehen können. Lernen Sie die wichtigsten Benchmarking-Schritte und weit verbreitete Frameworks wie ROUGE, GLUE, SuperGLUE und BIG-bench kennen. Verstehen Sie den Bedarf an sich entwickelnden Benchmarks, da LLMs immer fortschrittlicher werden. Machen Sie sich mit Demos vertraut, um die Leistung, Genauigkeit und reale Anwendung von generativen KI-Modellen zu bewerten.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Aufgaben
Infos zu Modulinhalt anzeigen
9 Videos•Insgesamt 35 Minuten
Benchmarking und seine Schritte•4 Minuten
Benchmarks für Sprachmodelle•1 Minute
Demo: ROUGE Benchmark•9 Minuten
Bedarf an neuen Maßstäben•1 Minute
GLUE-Benchmark-Aufgaben•7 Minuten
SuperGLUE Benchmark-Aufgaben: Teil 1•7 Minuten
SuperGLUE Benchmark-Aufgaben: Teil 2•4 Minuten
Beyond the Imitation Game Benchmark (BIG-bench)•1 Minute
Wichtigste Erkenntnisse•1 Minute
3 Aufgaben•Insgesamt 70 Minuten
Quiz zur Einführung in das Benchmarking•15 Minuten
Quiz zu Benchmarks für die Bewertung von LLMs•15 Minuten
Bewertung von LLM Evaluation und Benchmarking•40 Minuten
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LLM-Evaluierungsbenchmarks sind standardisierte Tests, die zur Bewertung der Leistung, der Argumentation und des Sprachverständnisses von großen Sprachmodellen verwendet werden. Beispiele sind ROUGE, GLUE, SuperGLUE und BIG-bench.
Wie kann ein Benchmark für LLM erstellt werden?
Die Erstellung eines Benchmarks beinhaltet die Definition klarer Aufgaben (z. B. Zusammenfassung, QS), die Sammlung verschiedener Datensätze, die Auswahl von Bewertungsmetriken (wie F1 oder Genauigkeit) und die Validierung des Benchmarks anhand mehrerer LLMs.
Was sind die Kriterien für die LLM-Bewertung?
Zu den gängigen Metriken gehören ROUGE für die Zusammenfassung, BLEU für die Übersetzung, Genauigkeit, F1-Score und exakte Übereinstimmung für QA-Aufgaben sowie neue aufgabenspezifische Metriken für die generative Leistung.
Sind LLM-Benchmarks zuverlässig?
Benchmarks bieten nützliche Einblicke, spiegeln aber möglicherweise nicht vollständig die Leistung in der Praxis wider. Sie sollten zusammen mit praktischen Tests verwendet werden, insbesondere wenn die Modelle über die derzeitigen LIMITs hinausgehen.
Welches ist der beste Kurs für LLM-Bewertungsmaßstäbe?
Ideal ist ein strukturierter Kurs, der ROUGE, GLUE, SuperGLUE und BIG-bench mit praktischen Demos abdeckt. Suchen Sie nach einem Kurs, der Theorie, praktische Umsetzung und die Bewertung von Modellen aus der Praxis kombiniert.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.