Day 1 Livestream with Paige Bailey – 5-Day Gen AI Intensive Course | Kaggle

Tóm tắt video "Ngày 1 Livestream với Paige Bailey - Khóa học chuyên sâu về Gen AI kéo dài 5 ngày | Kaggle"

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về khóa học chuyên sâu về Gen AI kéo dài 5 ngày do Kaggle tổ chức.
Khóa học tập trung vào các chủ đề như mô hình cơ bản, kỹ thuật gợi ý, và cách sử dụng Gen AI trong các ứng dụng AI.
Khóa học cung cấp các bài tập hàng ngày, diễn đàn thảo luận, phiên hỏi đáp trực tiếp, và các ví dụ thực tế.
Khóa học sử dụng các công cụ và API của Google như Gemini, AI Studio, và các công cụ mã nguồn mở.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu và Q&A

Paige Bailey, người dẫn chương trình, giới thiệu về khóa học và các diễn giả khách mời.
Phiên Q&A tập trung vào các câu hỏi từ cộng đồng về Gen AI, bao gồm:
- Các tính năng mới nhất của AI Studio, bao gồm Grounding với Google Search và khả năng tương thích với OpenAI API.
- Cách Gemini App sử dụng Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) để cải thiện phản hồi.
- Khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong việc khám phá những điều mới, vượt ra ngoài dữ liệu huấn luyện.
- Cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để huấn luyện các mô hình nhỏ hơn thông qua kỹ thuật chưng cất (distillation).
- Các phương pháp đánh giá hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn.
- Kỹ thuật Chain of Thought prompting và cách nó cải thiện khả năng suy luận của LLM.
- Cách sử dụng LLM để tạo ra các giá trị enum.

Phần 2: Code Labs và Demo

Anant, một chuyên gia trong lĩnh vực Gen AI, trình bày các ví dụ thực tế về cách sử dụng Gemini API trong các ứng dụng AI.
Các ví dụ bao gồm:
- Tạo phản hồi đơn giản cho một câu hỏi.
- Tạo giao diện trò chuyện với Gemini.
- Sử dụng các tham số như output length, temperature, top K, top P để điều chỉnh đầu ra của LLM.
- Các kỹ thuật gợi ý như zero-shot, few-shot, Chain of Thought, Reason and Act.
- Sử dụng LLM để tạo mã và thực thi mã.

Phần 3: Pop Quiz

Paige Bailey đưa ra 6 câu hỏi trắc nghiệm để kiểm tra kiến thức của người xem về các chủ đề được thảo luận trong ngày.
Các câu hỏi bao gồm:
- Tham số nào kiểm soát độ ngẫu nhiên trong việc lựa chọn token tiếp theo?
- Kỹ thuật nào không được sử dụng để tăng tốc độ suy luận của LLM?
- Đặc điểm độc đáo của Gemini là gì?
- RLHF cải thiện LLM như thế nào?
- Kỹ thuật nào nâng cao khả năng suy luận của LLM bằng cách gợi ý nó tạo ra các bước suy luận trung gian?
- Dung lượng bộ nhớ GPU tối thiểu cần thiết để suy luận trên một mô hình 3 tỷ tham số?

Kết luận:

Video kết thúc bằng lời cảm ơn đến người xem và lời mời tham gia vào ngày tiếp theo của khóa học.
Khóa học tiếp tục với các chủ đề về Vector Databases và Embeddings.

Lưu ý:

Video có một số vấn đề về kỹ thuật phát trực tiếp, nhưng video đã được đăng tải lên YouTube mà không có lỗi.
Các tài liệu và mã nguồn của khóa học có thể được tìm thấy trên Kaggle.