Transformator-Architektur und große Sprachmodelle in Azure Machine Learning

Der Aufstieg großer Sprachmodelle hat die Landschaft der künstlichen Intelligenz verändert, aber das Verständnis der zugrunde liegenden Architektur ist der Schlüssel, um ihre wahre Kraft zu nutzen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernmechaniken der modernen Verarbeitung natürlicher Sprache und zeigt Ihnen, wie Sie mit diesen Modellen in der Cloud arbeiten. Sie werden vom Verständnis der grundlegenden Sprachverarbeitungsgeschichte zur Konzeptualisierung der inneren Funktionsweise der Transformer-Architektur übergehen. Am Ende dieses Kurses wissen Sie, wie Sie im Modellkatalog in Azure Machine Learning navigieren, um hochmoderne Grundlagenmodelle auszuwählen, bereitzustellen und mit ihnen zu interagieren. Was Sie lernen: Verstehen Sie die Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache und den Durchbruch der Aufmerksamkeitsmechanismen; Entmystifizieren Sie die Encoder-Decoder Struktur der Transformer Architektur; Erkunden Sie die grundlegenden Konzepte großer Sprachmodelle und deren Funktionen; Navigieren Sie im Azure Machine Learning Modellkatalog, um zu entdecken Bereitstellen und Testen von Modellen in Azure Machine Learning für Aufgaben zur Textgenerierung; Anwenden von modernen Prompt-Engineering-Grundlagen und Konzeptionieren von Abruf-erweiterten Generierungsmustern. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und der Geschichte der Sprachverarbeitung, bevor er tief in die Aufmerksamkeitsmechanismen eintaucht. Von dort aus wechseln Sie zu praktischen cloudbasierten Workflows und lernen, wie Sie Modelle in der Azure-Umgebung verwalten und bereitstellen. Diese Schulung richtet sich an angehende Data Scientists, Cloud-Entwickler und KI-Enthusiasten, die sich noch nicht mit Deep-Learning-Architekturen und cloudbasierten Machine-Learing-Umgebungen auskennen. Lesen Sie noch heute weiter, um das Potenzial moderner Sprachmodelle in der Cloud zu erschließen.