探索大型語言模型實戰方法：透過 Python 將 LLM 服務化、RAG 知識管理、Fine-Tune 模型在 AI 專案中

摘要

自 2022 年底起，隨著生成式 AI 技術的快速進展，大型語言模型（ LLMs ）已成為業界與學術界的焦點。在這次的演講中，我將以最淺顯易懂的方式，帶領大家深入了解大型語言模型在實務應用中的關鍵技術與策略，涵蓋 RAG 知識管理、 LLM 的服務化、模型微調（Fine-Tuning）和導入 DevOps 在 AI 專案這四大領域。 首先，我們將探討 RAG 如何結合檢索技術，提升 LLMs 的專業知識理解能力，使模型能有效處理大量資料並提供更精準的解答。 接著，我們將介紹並分析 LLM 轉化為服務（ LLM as a Service ）的重要性，探討如何將這些強大的模型轉化為便於接入與使用的服務，使更多企業與開發者能運用這些尖端技術進行創新與問題解決。 再來，我們將介紹模型微調的實踐方法，說明如何根據具體應用場景對模型進行調整和優化，以滿足不同需求。 最後，我會提供 LLM for DevOps 的流程，讓大家了解在上線 LLM 專案時的流程與應注意的事項。 透過以上內容，聽眾將能以最易理解的方式了解 LLMs 的實戰應用，為後續深入探索 LLMs 的應用奠定基礎，進而為未來公司專案的技術創新與應用做好準備。 注意事項： 1. 本次活動將會使用 Google Colab 進行實作，請提前準備帳號。

說明