Avancerede Tekniske AI-øvelser

Øvelse 1: Integration af AI API

I denne øvelse skal du arbejde med integration af en AI API (f.eks. OpenAI's GPT-3 API) i en applikation.

  1. Beskriv trinene for at oprette forbindelse til API'en og sende en forespørgsel.
  2. Giv et eksempel på Python-kode, der sender en prompt til API'en og håndterer svaret.
  3. Diskuter potentielle anvendelser og begrænsninger ved brug af en sådan API i en virksomhedskontekst.

Øvelse 2: Opsætning og Træning af en Lokal LLM

Denne øvelse fokuserer på at opsætte og fintune en mindre, lokal LLM-model (f.eks. ved hjælp af Hugging Face's biblioteker).

  1. Beskriv processen for at installere de nødvendige biblioteker og downloade en præ-trænet model.
  2. Forklar, hvordan man forbereder et datasæt til finetuning af modellen.
  3. Giv et eksempel på Python-kode til at fintune modellen på et specifikt domæne.
  4. Diskuter fordele og ulemper ved at bruge en lokal model sammenlignet med en cloud-baseret API.

Øvelse 3: Virksomhedsspecifik LLM til Analyse og Forudsigelser

I denne øvelse skal du designe en proces for at skabe en LLM, der kan analysere og lave forudsigelser baseret på en virksomheds interne data.

  1. Beskriv, hvordan man kan forberede og præprocessere virksomhedens data til brug i en LLM.
  2. Forklar, hvordan man kan sikre datasikkerhed og fortrolighed, når man arbejder med følsomme virksomhedsdata.
  3. Giv et eksempel på, hvordan man kan strukturere prompter til modellen for at få relevante analyser og forudsigelser.
  4. Diskuter potentielle udfordringer og etiske overvejelser ved at bruge en sådan model i beslutningsprocesser.

Øvelse 4: Evaluering og Forbedring af LLM-ydeevne

Denne øvelse fokuserer på metoder til at evaluere og forbedre ydeevnen af en LLM i en specifik anvendelseskontekst.

  1. Beskriv forskellige metrikker, der kan bruges til at evaluere en LLM's ydeevne (f.eks. perplexitet, BLEU-score for oversættelsesopgaver, osv.).
  2. Forklar, hvordan man kan implementere en A/B-test for at sammenligne forskellige versioner af en model.
  3. Giv et eksempel på, hvordan man kan bruge menneskeligt feedback til at forbedre modellens output.
  4. Diskuter udfordringer ved at balancere modellens ydeevne med computationelle krav og latenstid i realtidsapplikationer.