Mô hình sinh đã được tinh chỉnh đến đâu? - Langcon 2024

Chúng ta đã tiến xa đến đâu trong việc điều chỉnh các mô hình tạo sinh?

Mô hình ngôn ngữ siêu lớn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

<Langcon2024> đã chia sẻ những kinh nghiệm và hiểu biết đa dạng từ ngành công nghiệp và học thuật về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và cốt lõi của nó, Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) ! Chúng tôi chia sẻ những bài thuyết trình sôi nổi.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Chủ đề trình bày tại hội nghị

1) Tạo tìm kiếm của riêng bạn bằng LLM

Làm thế nào để tôi tạo dịch vụ AI (GPT) của riêng mình để tìm kiếm và trả lời thông tin tôi cần? Tôi sẽ chia sẻ quy trình tạo dịch vụ của riêng mình bằng LLM, bao gồm kết nối với máy chủ, lưu trữ dữ liệu và thêm chức năng tìm kiếm bằng Google API.

2) Công thức biến một người mẫu nói tiếng Anh giỏi thành một người mẫu nói tiếng Hàn giỏi

Việc thêm tiếng Hàn vào mô hình tiếng Anh có thể dẫn đến hạn chế về hiệu suất. Hoặc, nó có thể dẫn đến vấn đề chỉ giỏi tiếng Hàn. Để khắc phục những vấn đề này, tôi sẽ chia sẻ một mô hình mới được triển khai (KoMistLlama-Pro-9B). Tôi cũng sẽ giới thiệu các tính năng và chức năng của EasyLM, một khuôn khổ học tập LLM.

3) Hoạt động của tác nhân phát triển cùng với người dùng thực tế

Liner, một công ty khởi nghiệp khởi đầu là một tiện ích tô sáng, đã phát triển thành một đại lý thân thiện với người dùng. Bài thuyết trình này sẽ trình bày những bài học kinh nghiệm và chuyên môn tích lũy được từ hơn một năm vận hành sản phẩm đại lý của Liner, cũng như hành trình xây dựng bánh đà dữ liệu của công ty.

4) Bản quyền AI của bạn như thế nào?

Với sự ra đời của kỷ nguyên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), vấn đề bản quyền đang nổi lên như một chủ đề nóng. Bài thuyết trình này đề cập đến các vấn đề bản quyền liên quan đến việc thu thập dữ liệu, đào tạo và đầu ra do mô hình tạo ra trong các mô hình LLM. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu các giấy phép khác nhau và các ứng dụng thương mại của các mô hình này.

5) Làm thế nào để tăng tốc các hoạt động vectơ quy mô lớn bằng FPGA?

Khi các kỹ thuật xử lý tài liệu tiên tiến như RAG ngày càng được chú trọng, tầm quan trọng của Cơ sở dữ liệu Vector (VDB) cũng ngày càng tăng. Tuy nhiên, nó vẫn đang phải đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật. Sionic AI, hợp tác với MetisX, đang khám phá các phương pháp tối ưu hóa tính toán vector thông qua tăng tốc FPGA, và bài thuyết trình này trình bày bản thiết kế kỹ thuật cho nỗ lực này.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học