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Huawei H13-334_V1.0 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| Huawei Ascend大規模言語モデルソリューション | 25% | - Ascend上でのモデルの推論と展開 - 分散学習と並列化戦略 - MindSporeおよびMindFormersフレームワーク - Ascend AIプロセッサのアーキテクチャ |
| Huaweiインテリジェントコンピューティングセンターのインフラストラクチャ | 15% | - AIコンピューティングクラスターのアーキテクチャ - 大規模言語モデルの業務に対応するストレージとネットワーク - エネルギー効率と信頼性を考慮した設計 - リソースのスケジューリングと管理 |
| 大規模言語モデルのビジネスシナリオとプロセス | 15% | - 業界別AIソリューションの設計原則 - 大規模言語モデルソリューションのエンドツーエンドの業務フロー - AIの活用シナリオと要件の分析 |
| 大規模言語モデルのアルゴリズムアーキテクチャ | 25% | - Transformerアーキテクチャとその派生モデル - プロンプトエンジニアリングとコンテキスト管理 - モデルの圧縮、量子化、最適化手法 - 事前学習、微調整、アライメント技術 |
| モデルの選定、移行、学習 | 12% | - 教師あり微調整と人間のフィードバックに基づく強化学習 - 異なるプラットフォーム間でのモデル移行 - モデル選定の基準と性能評価 - データの準備と品質管理 |
| 大規模言語モデルのセキュリティと運用管理 | 8% | - リスク管理と倫理的な配慮事項 - データのプライバシーと法令遵守 - モデルの安全性と堅牢性 - モデルのライフサイクル管理 |



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