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Plan du cours
Introduction aux transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT)
- Évolution des modèles de langage dans le domaine du NLP
- Introduction aux GPT et à leur importance
- Cas d'utilisation et applications des modèles GPT
Comprendre l'architecture et la formation des GPT
- Architecture des transformateurs et mécanisme d'auto-attention
- Pré-entraînement et réglage fin des modèles GPT
- Apprentissage par transfert et adaptation au domaine avec GPT
Explorer GPT-3
- Vue d'ensemble de l'architecture et des caractéristiques du GPT-3
- Comprendre les capacités et les limites du modèle
- Exercices pratiques avec GPT-3 pour la génération et l'achèvement de textes
Progrès récents : GPT-4
- Vue d'ensemble du dernier modèle GPT-4
- Principales améliorations par rapport aux versions précédentes
- Exploration des capacités étendues du modèle GPT-4
Applications des modèles GPT
- Génération et complétion de textes à l'aide de modèles GPT
- Traduction automatique avec GPT
- Systèmes de dialogue et chatbots avec GPT
- Rédaction créative et narration à l'aide de modèles GPT
Ajustement des modèles GPT
- Techniques pour affiner les modèles GPT sur des tâches spécifiques
- Adaptation de GPT pour des applications spécifiques à un domaine
- Meilleures pratiques pour le réglage fin et l'évaluation des modèles
Considérations et défis éthiques
- Implications éthiques de l'utilisation de grands modèles linguistiques
- Problèmes de biais et d'équité dans les modèles GPT
- Atténuer les risques et garantir une utilisation responsable des modèles GPT
Tendances futures et au-delà de GPT-4
- Tendances émergentes en matière de NLP et de modèles génératifs
- Frontières de la recherche et avancées potentielles au-delà du GPT-4
Résumé et prochaines étapes
- Récapitulation des principaux apprentissages et enseignements tirés de la formation
- Ressources pour une exploration plus approfondie et des opportunités d'apprentissage dans les modèles GPT et la PNL
Pré requis
- Familiarité avec les concepts d'apprentissage profond et les principes fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP).
- Des connaissances de base sur les transformateurs seraient utiles.
Audience
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Chercheurs en TAL
- Passionnés d'IA
14 Heures
Nos clients témoignent (4)
J'ai beaucoup apprécié la façon dont le formateur a présenté tout le contenu. J'ai compris tout, même si Finance n'est pas mon domaine, il s'est assuré que chaque participant était sur la même longueur d'onde, tout en respectant le temps imparti. Les exercices étaient bien espacés. La communication avec les participants était toujours présente. Le matériel était parfait, ni trop ni trop peu. Il a très bien développé les sujets un peu plus complexes pour que tout le monde puisse les comprendre.
Diana
Formation - ChatGPT for Finance
Traduction automatique
Le sujet et la manière dont il est présenté.
Mark Mackintosh - IUM Insurance
Formation - ChatGPT for Executives
Traduction automatique
J'ai bien apprécié l'enthousiasme, le professionnalisme et les connaissances de Vincent. J'ai pu faire des exercices pratiques bien guidés et illustrés, d'application directe de l'outil IA dans le cadre de mon activité professionnelle de chargée de communication pour des syndicats. Cela a été rendu possible par l'entretien préalable à la formation de 2 jours pour déterminer le programme de cette dernière.
Claude - Internationale de l'Education
Formation - ChatGPT for Content Creation
Exemples pratiques dans l'assurance
Viren - Hollard Insure
Formation - ChatGPT
Traduction automatique
