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.
Schița de curs
Introducere în transformatoarele generative pretratate (GPT)
- Evoluția modelelor lingvistice în NLP
- Introducere în GPT și semnificația sa
- Cazuri de utilizare și aplicații ale modelelor GPT
Înțelegerea arhitecturii și formării GPT
- Arhitectura transformatorului și mecanismul de autoatentie
- Preantrenarea și reglarea fină a modelelor GPT
- Învățarea prin transfer și adaptarea la domeniu cu GPT
Explorarea GPT-3
- Prezentare generală a arhitecturii și a caracteristicilor GPT-3
- Înțelegerea capacităților și limitărilor modelului
- Exerciții practice cu GPT-3 pentru generarea și completarea textului
Avansuri recente: GPT-4
- Prezentare generală a celui mai recent model GPT-4
- Principalele îmbunătățiri și îmbunătățiri față de versiunile anterioare
- Explorarea capacităților extinse ale GPT-4
Aplicații ale modelelor GPT
- Generarea și completarea textului cu ajutorul modelelor GPT
- Traducerea automată cu GPT
- Sisteme de dialog și chatbots cu GPT
- Scrierea creativă și povestirea cu ajutorul modelelor GPT
Reglarea fină a modelelor GPT
- Tehnici de reglare fină a modelelor GPT pe sarcini specifice
- Adaptarea GPT pentru aplicații specifice domeniului
- Cele mai bune practici pentru reglarea fină și evaluarea modelelor
Considerații etice și provocări
- Implicațiile etice ale utilizării modelelor lingvistice mari
- Probleme legate de părtinire și corectitudine în modelele GPT
- Reducerea riscurilor și asigurarea utilizării responsabile a modelelor GPT
Tendințe viitoare și dincolo de GPT-4
- Tendințe emergente în NLP și modele generative
- Frontiere de cercetare și progrese potențiale dincolo de GPT-4
Rezumat și pași următori
- Recapitulare a principalelor învățături și concluzii ale cursului
- Resurse pentru explorare suplimentară și oportunități de învățare în modelele GPT și NLP
Cerințe
- Familiaritate cu conceptele de învățare profundă și cu fundamentele procesării limbajului natural (NLP).
- O cunoaștere de bază a transformatoarelor ar fi benefică.
Audiență
- Oameni de știință în domeniul datelor
- ingineri în domeniul învățării automate
- Cercetători NLP
- entuziaști AI
14 ore