Bế giảng khóa đào tạo Trí tuệ nhân tạo AI do học viện PNH tổ chức cho ngân hàng MB
Thứ 7 ngày 25/02/2023, Học viện PNH khai giảng thành công khoá đào tạo “Trí tuệ nhân tạo AI” cho các chuyên viên, chuyên viên cao cấp, chuyên gia khối CNTT và Dữ Liệu của ngân hàng Quân Đội – MBBank tại Hà Nội.
Hình ảnh lớp khai giảng khóa đào tạo trí tuệ nhân tạo AI – Ngân hàng Quân Đội (MBBank)
Trong suốt thời gian học tập nghiêm túc, PNH ghi nhận sự nỗ lực rất lớn của các học viên luôn đi học đầy đủ ngay cả khi khóa học được diễn ra ngoài giờ hành chính, cụ thể lịch học là tối thứ 4 và sáng thứ 7 hàng tuần.
Dưới đây là bản đánh giá, nhận xét chất lượng học tập của các học viên tham gia khóa học dựa trên Mini Project cuối khóa như sau:
|
Tên nhóm |
Đề tài |
Ưu điểm |
Nhược điểm |
Điểm |
|
Nhóm 1
|
FINETUNE ALPACA – LoRA FOR FILM SUMMARY | – Nhóm thực hiện finetune LLM trên một domain cụ thể, tạo ra được ứng dụng thực tiễn giúp tóm tắt phim ảnh. – Finetune có kết hợp với LoRA, 1 thuật toán giúp giảm thời gian và chi phí huấn luyện LLM. – Model đã hội tụ và trả ra tóm tắt khá tốt, bộ dữ liệu huấn luyện được crawl từ nguồn chất lượng và có cập nhật các phim ra mắt gần đây. – Slide đẹp, đầy đủ. – Có web demo: giao diện đẹp, dễ sử dụng. |
– Nhóm nên trình bày chi tiết thêm về technique trong phần thuyết trình như các tool crawl, thuật toán của LoRA. |
9.5 |
|
Nhóm 2
|
QUESTION ANSWERING FOR BANK USE FALCON 7B |
– Nhóm thực hiện finetune LLM trên domain các câu hỏi và trả lời trong ngân hàng, rất thực tiễn và hữu ích trong nghiệp vụ ngân hàng. – Chỉ ra được ưu điểm trong mô hình mình sử dụng (multi query attention) – Sử dụng LoRA – Model trả lời khá tốt các câu hỏi – Quantize model để deploy và inference nhanh hơn – Có tìm cách chống việc mô hình dự đoán lặp lại câu trả lời |
– Chưa có web demo trực quan – Dataset còn nhỏ |
9 |
|
Nhóm 3
|
HUẤN LUYỆN LLM VỚI DỮ LIỆU HỘI THOẠI | – Thử nghiệm trên nhiều mô hình LLM – Mô hình sử dụng nhỏ, chạy nhanh, không cần quantize để làm nhẹ mô hình |
– Dataset không có tính cập nhật – Model overfit, không trả lời được các câu hỏi cần sử dụng tri thức |
8 |
|
Nhóm 4
|
TRẢ LỜI CÁC VƯỚNG MẮC CỦA KHÁCH HÀNG KHI SỬ DỤNG SẢN PHẨM DỊCH VỤ CỦA MBBANK | – Sử dụng nhiều bộ dataset, đa dạng – Sử dụng các technique như LoRA giảm chi phí huấn luyện |
– Không chỉ ra được việc model “Trả lời các vướng mắc của khách hàng khi sử dụng sản phẩm dịch vụ của MBBank”. – Model chưa demo được – Inference time của model quá lâu (cần xem xét lưạ chọn lại model và các phương pháp quantize) – Thuyết trình chưa giúp người nghe hiểu được công việc đã và đang làm – Không có web demo |
7 |
Từ những nhận xét của giáo viên, hy vọng các nhóm sẽ phát huy những ưu điểm, khắc phục nhược điểm để nâng cao năng lực của bản thân mình hơn nữa.
Cuối cùng học viện PNH xin được cảm ơn ngân hàng Quân Đội (MBBbank) đã tin tưởng và hợp tác cùng chúng tôi. PNH hy vọng sẽ được đào tạo cho ngân hàng Quân Đội thêm nhiều khóa học hay và bổ ích hơn nữa.
Trân trọng cảm ơn!
Để lại bình luận của bạn
Hãy để lại bình luận của bạn để cùng trao đổi với chúng tôi !