Durata
Metodologia didattica
Presenza, Aula Virtuale
Attestato
Attestato di Frequenza e Profitto
Il corso offre una comprensione approfondita delle tecniche e delle applicazioni più avanzate per adattare e ottimizzare modelli di linguaggio come LLaMA e OLaMA. I partecipanti esploreranno la struttura e l’evoluzione di questi modelli, dalle basi all’applicazione pratica, attraverso ambienti di sviluppo moderni. Saranno affrontati temi fondamentali come il zero-shot e few-shot learning, il prompt engineering, e le sfide etiche legate all’uso dei LLM.
Il corso fornisce una combinazione di teoria e pratica, con laboratori interattivi che consentono ai partecipanti di mettere in pratica le tecniche discusse. Al termine del corso, gli studenti avranno una padronanza completa del processo di fine-tuning e saranno in grado di applicarlo a problemi reali di Natural Language Processing (NLP).
A chi è rivolto il corso Strumenti di Conversational AI con LLaMA-index e OLaMA library?
Programma didattico
Modulo 1: Introduzione ai LLM e alle loro applicazioni
- Introduzione ai Large Language Models (LLM)
- Storia e sviluppo dei modelli di linguaggio
- Architettura Transformer e modelli come LLaMA e OLaMA
- Applicazioni pratiche dei LLM (NLP, traduzione, chatbot, ecc.)
- Impostazione pratica
- Ambienti di sviluppo (Colab, PyTorch, Hugging Face)
- Utilizzo di modelli pre-addestrati (LLaMA, OLaMA)
- Strumenti per il deployment (API open-source, modelli di Meta, Hugging Face)
Modulo 2: Zero-shot e Few-shot Learning
- Zero-shot Learning: Definizione e applicazioni
- Concetto di zero-shot learning nei LLM (LLaMA, OLaMA)
- Come i modelli prevedono su nuove categorie senza esempi
- Casi d’uso pratici (classificazione, risposta a domande, generazione)
- Few-shot Learning: Strategie e implementazione
- Differenza tra few-shot e zero-shot learning
- Tecniche per migliorare la performance con pochi esempi
- Esempi pratici con LLaMA/OLaMA su dataset di benchmark
- Laboratorio pratico: Zero-shot vs Few-shot
- Esercitazioni pratiche su come usare i modelli LLaMA/OLaMA in modalità zero-shot e few-shot
- Esperimenti su diversi task NLP (ad es. traduzione, classificazione)
Modulo 3: Prompt Engineering e Prompt Analysis
- Fondamenti di Prompt Engineering
- Cos’è il prompt engineering e perché è importante nei modelli come LLaMA e OLaMA
- Tecniche di costruzione di prompt efficaci
- Prompt chaining e prompting adattivo
- Prompt Analysis: Misurare l’efficacia
- Come valutare e migliorare i prompt per LLaMA/OLaMA
- Metriche di performance e qualità dei risultati
- Analisi di errori comuni nei prompt
- Laboratorio pratico: Prompt Tuning
- Creazione di prompt per task su modelli LLaMA/OLaMA
- Ottimizzazione del prompt per migliorare la precisione
- Esercitazioni pratiche su dataset reali
Modulo 4: Etica e Implicazioni dei LLM
- Sfide etiche e bias nei modelli LLaMA/OLaMA
- Introduzione ai bias nei modelli di linguaggio open-source come LLaMA e OLaMA
- Impatto sociale e responsabilità dei LLM
- Algoritmi e bias nei risultati
- Normative e regolamentazioni sull’uso dei LLM
- Panoramica delle normative vigenti sull’IA
- Principi etici di trasparenza, privacy e responsabilità
- Best practices per lo sviluppo etico dei modelli LLaMA/OLaMA
Obiettivi del corso
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere e spiegare l’architettura e l’evoluzione dei LLM, in particolare i modelli LLaMA e OLaMA.
- Impostare ambienti di sviluppo per l’uso e il fine-tuning di modelli pre-addestrati in applicazioni reali.
- Implementare strategie di zero-shot e few-shot learning.
- Applicare tecniche avanzate di prompt engineering e valutare l’efficacia dei prompt in base a metriche di qualità e prestazione.
- Riconoscere e affrontare le sfide etiche legate all’uso dei LLM, sviluppando modelli in linea con normative e best practice per ridurre bias e promuovere trasparenza.
- Utilizzare strumenti come API open-source e modelli di Hugging Face per deployare e gestire modelli di linguaggio avanzati in ambienti produttivi.
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Formazione finanziata
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FAQ – Domande Frequenti
In quali date si svolge il corso?
Non ci sono date programmate, ma puoi scegliere il periodo di partenza della formazione.
Il corso viene erogato in presenza o online?
Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.
Il corso è finanziabile?
Collaboriamo attivamente con i Fondi Interprofessionali e siamo specializzati nella gestione della formazione finanziata. Ti forniremo tutte le informazioni sulle opportunità di finanziamento disponibili per il corso di tuo interesse.
Il corso è adatto a professionisti con diversi livelli di esperienza?
Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.
Come viene strutturato il corso per garantire una formazione su misura per la mia azienda?
Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.
In quali termini il corso è personalizzabile?
Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.
Come posso richiedere maggiori informazioni o una consulenza personalizzata?
Contattaci via email all’indirizzo formazione@kinetikon.com, oppure utilizza il form dedicato su questa pagina o nella sezione contatti del nostro sito. Il nostro team è sempre pronto a fornire supporto e consulenza personalizzata.
