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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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