Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengantar Model Bahasa Kecil (SLMs)
- Gambaran umum mengenai model bahasa
- Evolusi dari model bahasa besar menuju Model Bahasa Kecil
- Arsitektur dan desain SLMs
- Keunggulan serta keterbatasan SLMs
Pondasi Teknis
- Memahami jaringan saraf beserta parameternya
- Proses pelatihan untuk SLMs
- Kebutuhan data dan cara mengoptimalkan model
- Metrik penilaian kinerja model bahasa
Pemanfaatan SLMs dalam Pengolahan Bahasa Alami
- Pembuatan teks menggunakan SLMs
- Penerjemahan dan pelokalan bahasa
- Analisis sentimen serta klasifikasi teks
- Sistem tanya jawab otomatis dan chatbot
Aplikasi Dunia Nyata Model Bahasa Kecil
- Aplikasi mobile: Pemrosesan bahasa langsung di perangkat
- Sistem tertanam: Penerapan SLMs pada perangkat IoT
- AI yang menjaga privasi: Pengolahan data secara lokal
- Komputasi tepi: Pemanfaatan SLMs dalam lingkungan dengan latensi rendah
Studi Kasus
- Menganalisis keberhasilan penerapan SLMs di berbagai bidang
- Aplikasi pada sektor tertentu seperti kesehatan dan keuangan
- Perbandingan antara SLMs dengan model bahasa besar dalam lingkungan produksi
Arah Pengembangan di Masa Depan
- Tren penelitian terhadap Model Bahasa Kecil
- Tantangan dalam proses penskalaan dan penerapan
- Pertimbangan etika serta tanggung jawab penggunaan AI
- Prospek ke depan: Model Bahasa Kecil generasi berikutnya
Workshop Praktis
- Membangun SLMs sederhana untuk pembuatan teks
- Mengintegrasikan SLMs ke dalam aplikasi mobile
- Melakukan penyesuaian halus terhadap SLMs guna tugas tertentu
- Menganalisis kinerja model dan cara menafsirkannya
Proyek Akhir
- Mengidentifikasi permasalahan yang dapat diselesaikan dengan SLMs
- Merancang dan mengimplementasikan solusi berbasis SLMs
- Menguji serta menyempurnakan model hasil pengembangan
- Menyajikan proyek beserta hasilnya
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman dasar mengenai konsep-konsep pembelajaran mesin
- Kemampuan dalam memprogram menggunakan Python
- Pengetahuan tentang jaringan saraf dan pembelajaran mendalam
Peserta Pelatihan
- Ilmuwan data
- Pengembang perangkat lunak
- Para pecinta teknologi AI
14 Jam