Question 1

Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?

Accepted Answer

Große Sprachmodelle beziehen sich auf Modelle der künstlichen Intelligenz, die an einer großen Menge von Textdaten trainiert wurden. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erstellen und auf Aufforderungen oder Fragen mit kohärenten und kontextbezogenen Antworten zu reagieren. Große Sprachmodelle haben sich bei verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache bewährt, z. B. bei der maschinellen Übersetzung, der Texterstellung und bei Systemen zur Beantwortung von Fragen. Sie haben die Fähigkeiten von KI-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, erheblich verbessert.

Question 2

Welche Fähigkeiten muss ich für Large Language Models erlernen?

Accepted Answer

Um sich bei großen Sprachmodellen (LLMs) auszuzeichnen, sollten Sie sich auf die Entwicklung der folgenden Fähigkeiten konzentrieren:

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Das Verständnis der Grundlagen von NLP wird Ihnen helfen, die Algorithmen und Techniken zu verstehen, die in großen Sprachmodellen verwendet werden. Sie sollten etwas über Tokenisierung, syntaktische und semantische Analyse und Spracherzeugung lernen, um ein solides Verständnis der NLP-Techniken zu erlangen.
maschinelles Lernen: Große Sprachmodelle beruhen in hohem Maße auf Techniken des maschinellen Lernens, daher sollten Sie die Grundlagen des überwachten und unüberwachten Lernens sowie die Algorithmen von Deep Learning beherrschen. Machen Sie sich mit neuronalen Netzen vertraut, insbesondere mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Transformatoren, die in der Sprachmodellierung häufig verwendet werden.
Programmierung: Die Beherrschung von Programmiersprachen ist für die Arbeit mit großen Sprachmodellen von entscheidender Bedeutung. Python ist besonders im Bereich der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens beliebt, so dass gute Kenntnisse der Python-Programmierung von unschätzbarem Wert sein werden. Darüber hinaus helfen Ihnen Kenntnisse von Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, große Sprachmodelle effektiv zu implementieren und zu trainieren.
Vorverarbeitung der Daten: Die Aufbereitung der Daten ist ein entscheidender Schritt beim Training von Sprachmodellen. Lernen Sie, wie man mit Rohtextdaten umgeht, sie bereinigt und normalisiert und geeignete Vorverarbeitungstechniken wie Tokenisierung, Stemming und Lemmatisierung anwendet. Wenn Sie wissen, wie Sie Daten vorverarbeiten können, verbessern Sie die Qualität Ihrer Sprachmodellausgaben.
Bewertung und Feinabstimmung: Um die Leistung Ihrer Sprachmodelle beurteilen zu können, sollten Sie mit den für Sprachaufgaben spezifischen Evaluierungsmetriken vertraut sein, z. B. Perplexität, BLEU-Score oder ROUGE-Score. Darüber hinaus kann das Wissen um die Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen für bestimmte Bereiche oder Aufgaben deren Fähigkeiten erheblich verbessern.
Fachwissen: Je nach der spezifischen Anwendung von großen Sprachmodellen, an der Sie interessiert sind, kann der Erwerb von Fachwissen in relevanten Bereichen von großem Nutzen sein. Wenn Sie beispielsweise an Sprachmodellen für medizinische Texte arbeiten möchten, kann ein solides Verständnis des medizinischen Bereichs Ihnen helfen, genauere und spezialisierte Modelle zu erstellen.
Kontinuierliches Lernen: Der Bereich der großen Sprachmodelle entwickelt sich ständig weiter. Bleiben Sie auf dem Laufenden mit den neuesten Forschungsarbeiten und Fortschritten auf diesem Gebiet. Beteiligen Sie sich an Online-Communities und Foren, die sich mit NLP und Sprachmodellierung befassen, und nehmen Sie regelmäßig an Trainingsübungen oder Codierungsaufgaben im Zusammenhang mit Sprachmodellen teil.

Durch die Entwicklung dieser Fähigkeiten können Sie Ihre Kenntnisse über große Sprachmodelle verbessern und verschiedene Anwendungen erforschen, die von Chatbots und Sprachübersetzung bis hin zu Texterstellung und Stimmungsanalyse reichen.

Question 3

Was für Jobs kann man mit Large Language Models-Kenntnissen bekommen?

Accepted Answer

Mit Ihren Kenntnissen im Bereich Large Language Models können Sie verschiedene Karrieremöglichkeiten sowohl in der Industrie als auch im akademischen Bereich erkunden. Zu den möglichen Tätigkeiten im Zusammenhang mit großen Sprachmodellen gehören:

Forschungswissenschaftler: Als Forschungswissenschaftler können Sie in hochmodernen Forschungslabors oder Technologieunternehmen arbeiten und zur Entwicklung neuer und zur Verbesserung bestehender Sprachmodelle beitragen.
Ingenieur für natürliche Sprachverarbeitung: Viele Unternehmen und Organisationen investieren in Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Mit Ihren Fähigkeiten im Bereich Large Language Models können Sie als NLP-Ingenieur arbeiten und Sprachmodelle entwickeln und einsetzen, um komplexe Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu lösen.
Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler mit Fachkenntnissen in großen Sprachmodellen können ihre Fähigkeiten nutzen, um große Textdatenkorpora zu analysieren und zu interpretieren. Sie können Modelle entwickeln, um Erkenntnisse zu gewinnen, Stimmungsanalysen durchzuführen, die Texterstellung zu automatisieren oder Gesprächsagenten zu verbessern, um nur einige Anwendungen zu nennen.
Ingenieur für maschinelles Lernen: Als Ingenieur für maschinelles Lernen können Sie sich auf das Training, die Feinabstimmung und den Einsatz von Large Language Models für verschiedene Anwendungen wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Empfehlungssysteme oder die automatische Erstellung von Inhalten spezialisieren.
KI-Forscher: Mit einem fundierten Hintergrundwissen im Bereich der großen Sprachmodelle können Sie zur Forschung und Entwicklung fortschrittlicher KI-Systeme beitragen und die Grenzen des Verständnisses und der Erzeugung natürlicher Sprache erweitern.
Akademischer Forscher/Professor: Universitäten und Forschungseinrichtungen erforschen kontinuierlich die Weiterentwicklung von Sprachmodellen. Mit Ihrem Fachwissen im Bereich der großen Sprachmodelle können Sie eine akademische Laufbahn einschlagen und in den Bereichen NLP oder KI forschen, publizieren und lehren.

Denken Sie daran, dass sich der Bereich der Large Language Models schnell weiterentwickelt und dass sich mit dem technologischen Fortschritt neue Möglichkeiten ergeben können, so dass dies ein spannender Bereich ist, in dem Sie Ihre Fähigkeiten und Ihr Fachwissen ausbauen können.

Question 4

Welche Karrieremöglichkeiten bieten sich mit Kenntnissen in Large Language Models?

Accepted Answer

Die im Rahmen eines LLM erworbenen Fähigkeiten können verschiedene Karrieremöglichkeiten in der Technologiebranche eröffnen, insbesondere in Bereichen, die sich auf KI und maschinelles Lernen konzentrieren:

AI Research Scientist, der an der Entwicklung neuer Sprachmodelle und NLP-Techniken arbeitet.
Ingenieur für maschinelles Lernen, der LLMs für kommerzielle oder Forschungsanwendungen implementiert und skaliert.
Data Scientist, der LLMs für die Datenanalyse und die Gewinnung von Erkenntnissen einsetzt.
NLP-Spezialist, der sich auf die Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Computer durch Sprache konzentriert.
Ethical AI Advocate, der die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Technologien wie LLMs analysiert und anspricht.

Question 5

Wie kann ich LLM-Fortbildungskurse für mein Team erwerben?

Accepted Answer

Möchten Sie die LLM-Kenntnisse Ihres Teams verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere LLM-Schulungsoptionen zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams.

Große Sprachmodelle - Kurse Online

Filtern nach

Betreff
Erforderlich

Sprache
Erforderlich

Lernprodukt
Erforderlich

Niveau
Erforderlich

Dauer
Erforderlich

Untertitel
Erforderlich

Lehrkraft
Erforderlich

Erkunden Sie den Large Language Models-Kurskatalog

Harnessing Ollama – Create Local LLMs with Python

Datenverarbeitung

Introduction to Generative AI Learning Path

Einführung in das Finanz- und Rechnungswesen

Python-Datenstrukturen

Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

Finanzen & Quantitative Modellierung für Analysten

IBM Business Intelligence (BI) Analyst

BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing

Einführung in die Structured Query Language (SQL)

Moderne Geschäftsführung

Crashkurs in Python

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

Häufig gestellte Fragen zum Thema Large Language Models

Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?‎

Welche Fähigkeiten muss ich für Large Language Models erlernen?‎

Was für Jobs kann man mit Large Language Models-Kenntnissen bekommen?‎

Welche Karrieremöglichkeiten bieten sich mit Kenntnissen in Large Language Models?‎

Wie kann ich LLM-Fortbildungskurse für mein Team erwerben?‎

Andere wissenswerte Themen