Google DeepMind AI Research Foundations 課程如何提升程式碼品質與微調模型
Google DeepMind 與倫敦大學學院（UCL）合作推出的「AI Research Foundations」是一套免費的大學等級技術課程，旨在幫助學習者提升程式碼品質及微調模型。課程由 Gemini 專家領導授課，通過 Google Skills 平台提供，完成後還可獲得官方數位徽章，有助於個人履歷加分。
課程內容與程式碼品質提升
這套課程著重於提升程式碼品質，具體體現在以下幾個方面：
- 實作導向教學：課程結合理論與實際操作，學員將親自動手建立小型語言模型，從資料處理到文字生成，理解模型如何學習語言模式與生成內容。
- 機器學習研發流程：課程介紹機器學習研發流程，包括模型訓練、評估與部署的觀念，學員可以學習如何將這些模型應用在解決實際問題上。
- 負責任的 AI 技術：課程強調以「負責任的 AI」方式應用模型，確保技術應用符合社會公正與責任原則。
模型微調技巧
課程中關於模型微調的技巧主要體現在以下幾個方面：
- Transformer 架構：深入理解 Transformer 架構，這是現代語言模型的核心技術。
- 建立與微調大型語言模型 (LLMs)：學習如何建立與微調大型語言模型。
- 資料前處理：學習如何準備文字資料以供語言模型處理，包括 tokenization（分詞）與 embeddings（詞向量）等技術。
- 神經網路訓練：認識模型訓練中常見的問題，例如過擬合（overfitting）與欠擬合（underfitting），並學會如何避免這些情況。
課程模組與學習重點
- Build Your Own Small Language Model：學習語言模型的運作原理，並建立小型語言模型。
- Represent Your Language Data：掌握資料前處理與語言表示的核心概念，學習如何準備文字資料以供語言模型處理。
- Design And Train Neural Networks：著重於神經網路訓練過程的理論與實作，認識模型訓練中常見的問題，並學會如何避免。
通過這三堂課程的學習，學員可以全面掌握 AI 模型開發的基礎知識與實作技能，從而有效提升程式碼品質與模型微調能力。完成課程後，學員還可以獲得 Google Course Badge 官方數位徽章，作為技能與知識的證明。