線上AI教學課程內容
課程簡介: Meta Llama 是一系列由 Meta AI 開發的大型語言模型 (LLM)，以其在各種自然語言處理任務中的卓越性能而聞名，同時具備開源和商業友善的特性。本線上課程旨在幫助學員深入了解 Llama 的架構、訓練方法、應用場景，以及如何基於 Llama 進行模型微調和應用開發，最終掌握使用 Llama 構建高效能 AI 應用的技巧。
課程大綱:
第一單元：Llama 模型入門與基礎 (Introduction and Fundamentals)
- 1.1 認識 Llama：介紹 Llama 的發展歷程、主要功能、技術特性、應用場景，以及與其他大型語言模型（如 GPT、PaLM）的比較。
- 1.2 Llama 模型家族：介紹不同大小和版本的 Llama 模型 (7B, 13B, 33B, 65B, 70B)，分析其性能差異和適用場景。
- 1.3 Llama 的開源特性：說明 Llama 的授權方式和使用限制，以及如何獲取預訓練模型權重和程式碼。
- 1.4 安裝和設定開發環境：示範如何設定本地或雲端開發環境，安裝必要的軟體和工具，例如：Python、PyTorch、transformers 等。
- 1.5 實作練習：下載 Llama 預訓練模型，並進行簡單的文本生成任務。
第二單元：Llama 的核心技術與架構 (Core Technologies and Architecture)
- 2.1 Transformer 架構：深入講解 Transformer 架構的原理和組成部分，例如：注意力機制、編碼器-解碼器結構等。
- 2.2 Llama 的模型架構：詳細分析 Llama 模型的架構設計，例如：自回歸模型、因果掩碼、位置編碼等。
- 2.3 Llama 的訓練方法：介紹 Llama 的預訓練方法和數據集，例如：自監督學習、掩碼語言模型等。
- 2.4 實作練習：使用 Llama 模型進行文本分類、問答等任務。
第三單元：Llama 的進階應用與技巧 (Advanced Applications and Techniques)
- 3.1 Prompt Engineering：講解如何設計有效的提示詞，引導 Llama 生成更準確、更符合預期的結果。
- 3.2 模型微調 (Fine-tuning)：示範如何使用自己的數據集對 Llama 進行微調，使其更適應特定領域或任務。
- 3.3 參數高效微調 (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)：介紹 LoRA、Adapters 等 PEFT 技術，以更低的成本和更快的速度微調 Llama 模型。
- 3.4 推理優化：講解如何優化 Llama 的推理速度和資源消耗，例如：量化、剪枝、知識蒸餾等。
- 3.5 模型部署：示範如何將微調後的 Llama 模型部署到不同的平台，例如：Hugging Face、雲端伺服器等。
- 3.6 實作練習：基於 Llama 開發一個特定領域的應用，例如：聊天機器人、程式碼生成工具等。
第四單元：Llama 的實用案例與社群資源 (Practical Cases and Community Resources)
- 4.1 不同領域的應用案例：分享 Llama 在不同領域的應用案例，例如：自然語言生成、程式碼生成、機器翻譯等，激發學員的創造力和應用靈感。
- 4.2 Llama 的社群資源：介紹 Llama 的開源社群和相關資源，例如：Hugging Face Model Hub、GitHub repositories 等。
- 4.3 Llama 的未來發展趨勢：探討 Llama 和大型語言模型的未來發展趨勢，以及可能出現的新功能和應用場景。
- 4.4 Q&A：解答學員在使用 Llama 時遇到的問題，並提供進階學習資源和建議。
學習目標:
- 了解 Llama 的功能、特性和應用場景。
- 掌握使用 Llama 進行各種自然語言處理任務。
- 能夠基於 Llama 進行模型微調和應用開發。
- 提升學員在 AI 領域的應用能力和創新思維。
備註: 課程內容會隨著 Llama 的版本更新和功能調整而有所變動。課程中將包含大量的實例演示和練習，以幫助學員更好地理解和掌握 Llama 的應用。
