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Fine-Tuning von Sprachmodellen für Business-Aufgaben

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Fine-Tuning von Sprachmodellen für Business-Aufgaben

Reza Moradinezhad
Soheil Haddadi

Dozenten: Reza Moradinezhad

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 3 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Analyse der Schlüsselkonzepte von großen Sprachmodellen, der Evolution von Sprach-KI und der Feinabstimmung.

  • Identifizieren und analysieren Sie, wie LLMs Fine-Tuning für geschäftsspezifische Aufgaben eingesetzt werden kann.

  • Wenden Sie die LLM-Feinabstimmung an, um Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell zu erstellen.

  • Bewerten Sie die Zukunft von LLMs für geschäftliche Anwendungsfälle und bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Trends in der Sprach-KI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Unternehmensanalyse
  • Kategorie: Vorausschauendes Denken und Planen
  • Kategorie: Strategien für die Feinabstimmung
  • Kategorie: Anwendung von AI in der Wirtschaft
  • Kategorie: Großes Sprachmodell

Wichtige Details

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1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 1 Modul

Dieser Kurs entmystifiziert das Konzept der "LLM-Feinabstimmung" und seine entscheidenden Anwendungen in der Geschäftswelt. Vor dem Hintergrund der sich schnell entwickelnden KI-Technologien ist das Verständnis für die Feinabstimmung von Large Language Models (LLMs) für Unternehmen unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Kurs behandelt grundlegende Konzepte, den Hintergrund von LLMs, aktuelle Anwendungen in verschiedenen Branchen und einen Ausblick auf zukünftige Möglichkeiten. Anhand von Beispielen aus der Praxis werden die Lernenden sehen, wie die Feinabstimmung von LLMs zu effizienteren, personalisierten und innovativen Geschäftslösungen führen kann.

Das ist alles enthalten

13 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Reza Moradinezhad
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15 Kurse5.363 Lernende

von

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Häufig gestellte Fragen