Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Modelele Generative Pre-antrenate (GPT)

  • Evoluția modelelor de limbaj în NLP
  • Introducere în GPT și semnificația sa
  • Cazuri de utilizare și aplicații ale modelelor GPT

Înțelegerea Arhitecturii și Antrenamentului GPT

  • Arhitectura transformatoarelor și mecanismul de auto-atenție
  • Pre-antrenarea și ajustarea fină a modelelor GPT
  • Învățarea prin transfer și adaptarea la domenii cu GPT

Explorarea GPT-3

  • Prezentare generală a arhitecturii și 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 față de versiunile anterioare
  • Explorarea capacităților extinse ale GPT-4

Aplicații ale Modelelor GPT

  • Generarea și completarea textului folosind modelele GPT
  • Traducere automată cu GPT
  • Sisteme de dialog și roboți de conversație cu GPT
  • Scriere creativă și povestire folosind modelele GPT

Ajustarea Fină a Modelelor GPT

  • Tehnici pentru ajustarea fină a modelelor GPT pe sarcini specifice
  • Adaptarea GPT pentru aplicații specifice domeniilor
  • Bune practici pentru ajustarea fină și evaluarea modelelor

Considerații Etiche și Provocări

  • Implicații etice ale utilizării modelelor de limbaj de mari dimensiuni
  • Probleme de bias și echitate în modelele GPT
  • Mitigarea 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 avansări potențiale dincolo de GPT-4

Rezumat și Pași Următori

  • Recapitularea principalelor învățări și concluzii din curs
  • Resurse pentru explorare suplimentară și oportunități de învățare în modelele GPT și NLP

Cerințe

  • Cunoașterea conceptelor de învățare profundă și a elementelor fundamentale ale procesării limbajului natural (NLP). 
  • Cunoștințe de bază despre transformatoare ar fi benefice.

Publicul țintă

  • Specialiști în știința datelor
  • Ingineri de învățare automată
  • Cercetători în NLP
  • Entuziaști AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite