LLMs和生成式人工智能在行业和日常生活中占据了主导地位。在今年10月30日至11月2日的ODSC West会议上，我们的目标是为您准备好新技术、应用和必备的技能。在会议上，您将找到实践培训课程、研讨会和有关LLMs、生成式人工智能和提示工程的讲座。下面是一些我们已确认的会议内容。
使用特征存储个性化LLMs
Jim Dowling | CEO | Hopsworks
本次讲座将向您展示如何使用特征存储和提示工程个性化LLMs。您将学习如何使用Hopsworks构建一个无服务器、个性化的LLM应用示例，Hopsworks是一个具有内置向量数据库的开源特征存储，并了解如何构建提示的模板，如何使用实时上下文数据填充提示模板，以及如何使用用户输入和特征存储中的历史用户数据将向量数据库中的文档合并到提示中。
大语言模型的评估技术
Rajiv Shah, PhD | 机器学习工程师 | Hugging Face
选择适合您需求的LLM变得越来越复杂。在本教程中，您将了解评估和选择LLMs的实用工具和最佳实践。
您将探讨现有研究关于LLMs与小型传统ML模型能力的差异，以及一些评估技术，包括EleutherAI Harness等评估套件，面对面比较方法，以及使用LLMs评估其他LLMs的方法。最后，您还将涉及影响评估的一些细微因素，包括提示的作用、分词、对事实准确性的要求以及模型的偏见和伦理。
使用开源工具和LLMs构建专家问答机器人
Chris Hoge | 社区负责人 | Heartex
除了对世界的“理解”，LLMs还继承了难以理解或控制的偏见。在将它们运用于实际应用程序时必须解决这个问题。本次讲座将探讨如何使用Label Studio、LangChain、Chroma和Gradio等工具进行持续改进，特别是在构建问答(QA)系统方面。
了解大型模型的现状
Lukas Biewald | CEO和联合创始人 | Weights & Biases
参加本次讲座，探索从GPT-3到Stable Diffusion的大型模型的现状。您还将讨论一些开源项目背后的团队如何使用Weights & Biases加速他们的工作。
用联合系统优化来民主化开源大型模型的微调
Kabir Nagrecha | 博士研究生 | 加州大学圣地亚哥分校
本次讲座将概述Saturn背后的核心思想，以及它如何在技术层面上减少运行时间和成本，并介绍使用Saturn进行大型模型微调的过程。您将探索Saturn如何通过几行代码加速和优化大型模型的工作负载，并描述一些实际应用案例。
利用LlamaIndex以数据驱动建立基于LLMs的知识工作者
Jerry Liu | 创始人兼首席执行官 | LlamaIndex
LLMs为您提供了新的搜索、交互和生成新内容的方式。在本次讲座中，您将了解LlamaIndex如何使您能够构建基于LLMs的搜索和检索系统，以及更自动化的能够以更复杂的方式与数据源进行交互的知识工作者。在这个研讨会上，您将看到如何构建一个简单的QA机器人和一个自动化的工作流代理。
使用data2vec进行通用且高效的自监督学习
Michael Auli | FAIR的首席研究科学家 | Meta AI的董事总经理
本次讲座将探讨data2vec，这是一个通用自监督学习框架，可以在语音、NLP或计算机视觉等领域使用相同的学习方法。data2vec不预测特定于模态的目标，如单词、视觉标记或人类语音单位，而是预测包含整个输入信息的上下文化潜在表示。对语音识别、图像分类和自然语言理解等主要基准进行的实验表明，它的性能达到了新的最先进或具有竞争力的水平。
探索可解释和语言无关的大型语言模型
Walid S. Saba | 高级研究科学家 | 东北大学体验人工智能研究所
为了应对真正的语言理解挑战和缺乏可解释性，本次讲座将探讨如何将符号表示的优势与大规模自底向上的语言逆向工程相结合。因此，我们提出了在符号环境中自底向上逆向工程语言的观点。几位作者已经提出了关于该项目的一些线索，您将在这里详细讨论该项目的完成方式。
超越演示和原型：如何使用开源LLM构建可生产的应用程序
Suhas Pai | 首席技术官 | Bedrock AI
本次研讨会将探讨开源LLM的领域，并提供一个操作手册，教您如何有效地利用它们构建可生产的应用程序。您将学习如何选择最适合您任务的LLM，探索几种微调技术，使您能够将LLM调整到您感兴趣的领域，并讨论处理推理限制、幻觉、偏见和公平性问题的技术。
大型语言模型-常见陷阱和挑战
Nils Reimers | 机器学习总监 | Cohere.ai
本次研讨会将介绍如何通过语义搜索将大型语言模型（LLMs）与您的数据连接起来，重点关注其中的许多陷阱和挑战。您将探索如何使用正确的技术解决其中的一些问题，并讨论仍然存在的其他问题。
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