コース概要

イントロダクション

ParlAIの特徴とアーキテクチャの概要

  • ParlAIフレームワーク
  • 主な機能と目標
  • 核心概念(エージェント、メッセージ、教師、および世界)

対話型AIのためのParlAIの開始

  • インストール
  • 単純なモデルの追加
  • 単純なデータ表示スクリプト
  • バリデーションとテスト
  • タスク
  • エージェントの訓練と評価
  • モデルとのやりとり

ParlAIでのタスクとデータセットの使用

  • データセットの追加
  • データをセットに分割(訓練、バリデーション、またはテスト)
  • JSONを使用してテキストファイルの代わりにする
  • タスクの作成と実行

世界、共有、およびバッチ処理の探求

  • 「世界」の概念
  • エージェントの共有
  • バッチ処理の実装
  • 動的なバッチ処理

Torch GeneratorとRankerエージェントの使用

  • Torchジェネレーターエージェント
  • Torchランキングエージェント
  • 例のモデル
  • モデルの作成
  • モデルの訓練と評価

組み込みおよびカスタムメトリクスの追加

  • 標準的なメトリクス
  • カスタムメトリクスの追加
  • 教師メトリクス
  • エージェントレベルのメトリクス(グローバルとローカル)
  • メトリクスの一覧

ParlAIでの訓練実行の高速化

  • ベースラインの設定
  • 生成スキップコマンド
  • 動的なバッチ処理訓練コマンド
  • FP16と複数のGPUを使用する
  • 背景での前処理

その他のParlAIトピックの探求

  • ミュータの使用と書き込み
  • クラウドソーシングタスクの実行
  • 既存のチャットサービスの使用
  • トランスフォーマーサブコンポーネントの交換
  • テストの実行と書き込み
  • ParlAIのコツとテクニック

トラブルシューティング

要約と結論

要求

  • Pythonまたはその他のプログラミング言語に関する知識
  • 人工知能(AI)の概念に関する一般的な理解

対象者

  • 研究者
  • 開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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