LLM 开发者日
由 NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 主办的免费线上活动
北京时间 11 月 18 日 0:00
加入我们激动人心的互动日活动，深入探讨大型语言模型 (LLM) 应用程序开发的前沿技术。
LLM 开发者日将为 LLM 从业者提供实践指导，他们将分享自己的洞见和最佳实践，以便开始使用并推进 LLM 应用程序开发。
会议
了解使用热门的现成 LLM API 在真实业务数据上设计和实施由 LLM 提供支持的系统的实用方法，无需专门的硬件、模型训练或棘手的部署。我们将展示为模型设计有效输入的技术(“prompts”)，以及如何将 LLM 与其他系统 (包括业务数据库) 以及 LangChain 等工具包相结合。加入我们，了解如何构建 LLM 系统以产生切实的业务结果。
David Taubenheim，NVIDIA 高级解决方案工程师
通过针对特定领域的应用进行定制，使 LLM 超越现成模型和 API 的质量限制。我们将讨论准备数据集的策略，并使用真实示例展示不同形式的自定义所带来的收益。加入我们，了解适用于基于 API 的 LLM 和自我管理的 LLM 的模型调整技术。
Christopher Pang，NVIDIA 高级解决方案工程师
在此会议中，我们将探索生物学中的基础 AI 模型，以及由真实示例支持的实用蛋白质工程和设计应用。我们将讨论新近的生物学突破，并将其应用于如何使用 LLM 预测蛋白质结构和功能，并以计算方式对蛋白质数据进行编码。参会者将学习如何使用 NVIDIA BioNeMo™ (用于药物研发的生成式 AI 平台) 来简化和加速基于其自有数据的模型训练，确保轻松且可扩展地部署用于药物发现应用的模型。
Chelsea Sumner 药学博士、注册药剂师，NVIDIA 医疗健康 AI 初创公司负责人
Chris Dellago，NVIDIA 高级解决方案架构师
网络安全是一个数据问题，通过自然语言对数据进行情境化是最有效的方法之一。随着大型语言模型 (LLM) 和加速计算能力的进步，我们可以通过扩展检测和数据生成技术的方式来表示安全数据。此次会议中，我们将讨论 LLM 的进步，包括如何在整个网络安全堆栈中利用 LLM，从 copilot 助手到合成数据生成等方面。
Bartley Richardson 博士，NVIDIA 网络安全工程总监
在自我管理硬件上优化和部署 LLM (无论是在云端还是本地) 可以为大规模运营的组织带来切实的效率、数据治理和成本改进。我们将讨论在常用硬件上运行的获得商业许可的开放式 LLM，并展示如何使用优化器获得低延迟和高吞吐量的推理，以减少计算需求。加入我们，了解如何扩展自我管理 LLM，以适应独特的业务和应用需求。
Emily Apsey，NVIDIA 高级技术营销工程经理
在本场会议中，除了针对会议期间已探讨过的问题进一步答疑，我们还将回答参会者可能提出的任何其他问题。
Ozzy Johnson，NVIDIA 解决方案工程总监
Adriana Flores Miranda，NVIDIA 高级解决方案架构经理
在本场会议中，我们将回顾 LLM 开发者日的内容，并回答参会者可能提出的任何问题。
Ekaterina Sirazitdinova，NVIDIA 深度学习数据高级科学家
Miguel Martinez，NVIDIA 深度学习数据高级科学家
Ross Verrall，NVIDIA 企业服务主管
演讲嘉宾
通过 NVIDIA 培训提升您的 LLM 技能
我们提供全面的 LLM 学习路径，涵盖从基础到进阶的主题，并提供由 NVIDIA 专家开发并传授的实践培训。您可以选择灵活的自主进度课程，也可以报名参加讲师指导的培训班，以获得能力证书。
