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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
