Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan du cours
Introduction aux transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT)
- Évolution des modèles de langage dans le domaine de la PNL
- Introduction au GPT et à sa signification
- Cas d'utilisation et applications des modèles GPT
Comprendre l'architecture GPT et la formation
- Architecture du transformateur et mécanisme d'auto-attention
- Pré-entraînement et réglage fin des modèles GPT
- Apprentissage par transfert et adaptation au domaine avec GPT
Exploration de la 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
- Aperçu du dernier modèle GPT-4
- Principales améliorations par rapport aux versions précédentes
- Explorer les capacités étendues du 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
Affiner les modèles GPT
- Techniques pour affiner les modèles GPT sur des tâches spécifiques
- Adaptation du modèle GPT à des applications spécifiques à un domaine
- Bonnes 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 TPG
Tendances futures et au-delà GPT-4
- Tendances émergentes dans le domaine du NLP et des modèles génératifs
- Frontières de la recherche et avancées potentielles au-delà de 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).
- Une connaissance de base des transformateurs serait bénéfique.
Audience
- Data scientists
- Ingénieurs en apprentissage machine
- Rechercheurs en PNL
- Passionnés d'IA
14 heures
Nos Clients témoignent (1)
Exemples concrets.
Craig - Hollard Insure
Formation - ChatGPT
Traduction automatique
