标签: 大型语言模型

  • 深入解析《大型语言模型的前世今生》:让你在AI时代立于不败之地

    课程链接: https://www.udemy.com/course/large-language-model/

    在人工智能高速发展的今天,掌握先进的语言模型技术成为职场人士、企业管理者乃至人工智能爱好者的必备技能。Udemy推出的《大型语言模型的前世今生》课程,正是满足这一需求的理想选择。本课程全面介绍大型语言模型的核心特点、优势与应用,帮助学员在激烈的AI竞争中脱颖而出。课程内容丰富,涵盖了ChatGPT、Claude、Bard等代表性模型的技术细节与实际应用场景,深入探讨模型的挑战与局限,为学员提供科学的解决方案。无论你是希望定制个性化应用,还是想成为领域中的专家,这门课程都能为你提供系统的知识体系和实战经验。加入学习,你将掌握微调与应用技巧,提升工作效率,增强竞争力。不要犹豫,立即报名,开启你的AI变革之旅!

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  • 全面解析:Udemy的Oracle云基础生成式AI专业模拟考试课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/mock-exams-oci-generative-ai-professional-professional/

    近年来,人工智能尤其是生成式AI的发展日益快速,越来越多的开发者和AI工程师希望通过认证来提升自己的专业水平。今天我要为大家推荐一门优秀的Udemy课程——“Mock Exams: OCI Generative AI Professional”。这门课程专为准备Oracle云基础生成式AI专业认证的学员设计,是提升实战能力和确保考试通过的绝佳选择。

    课程概述:
    这是一套包含2套模拟考试的学习资料,每套试卷包含40道题,考试时间为90分钟,模拟真实考试环境,帮助学员熟悉题型、评估水平、提升信心。通过这套模拟试题,学员能够全面掌握Oracle云基础生成式AI认证所涵盖的关键知识点,包括大型语言模型(LLMs)的基础原理、架构设计、提示工程、微调以及多模态和代码模型等。

    课程亮点:
    – 聚焦Oracle Cloud Infrastructure (OCI)的生成式AI服务,包括预训练模型的使用、定制化微调以及模型推理。
    – 深入讲解Retrieval Augmented Generation (RAG)、向量数据库和语义搜索等前沿技术。
    – 指导学员如何构建基于OCI的LLM应用,涵盖Prompt设计、LangChain模型搭建、模型追踪与评估、以及应用部署。
    – 实战模拟考试帮你检测学习成果,确保应试无忧。

    适合人群:
    – 已具备基础机器学习和深度学习知识的开发者、AI工程师。
    – 熟悉Python和OCI服务的技术人员,希望通过认证提升专业技能。
    – 有志于在云端AI领域深耕,掌握最新的生成式AI应用开发技术。

    总结:如果你正在准备Oracle云基础生成式AI专业认证证书,这门模拟考试课程无疑是提升实力、检验学习成果的理想选择。建议结合相关理论学习和实操练习,全面备战,顺利拿证!祝大家学习顺利,早日成为云端AI的专家!

    课程链接: https://www.udemy.com/course/mock-exams-oci-generative-ai-professional-professional/

  • 深入学习:Udemy上的《A Deep Dive into LLM Red Teaming》课程评测与推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/a-deep-dive-into-llm-red-teaming/

    在人工智能快速发展的今天,确保大型语言模型(LLMs)的安全性成为了行业的重要课题。今天我为大家推荐一门非常实用的Udemy课程——《A Deep Dive into LLM Red Teaming》(深度探究LLM红队演练)。这门课程专为AI从业者、网络安全爱好者以及红队成员设计,内容丰富、实操性强,让你从攻击者的角度了解如何测试和防御大型语言模型的安全漏洞。课程涵盖了提示注入、越狱攻击、间接提示攻击和系统消息操控等最新技术,帮助你掌握实际的攻击与防御技巧。通过学习,你将能够设计自己的测试框架,利用开源工具自动化发现漏洞,为打造更安全的AI系统提供坚实的技术支持。无论你是希望提升安全意识的开发者,还是追求成为AI安全专家的红队成员,这门课程都值得一试。课程内容系统全面,理论结合实战,是提升AI安全能力的理想选择。

    课程链接: https://www.udemy.com/course/a-deep-dive-into-llm-red-teaming/