Schița de curs

Introducere în Generative Pre-trained Transformers (GPT)

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

Înțelegerea arhitecturii și antrenării GPT

  • Arhitectura transformatoarelor și mecanismul de auto-atenție
  • Pre-antrenarea și finisarea modelelor GPT
  • Învățarea prin transfer și adaptarea pe 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

Avansări recente: GPT-4

  • Prezentare generală a celui mai recent model GPT-4
  • Principalele îmbunătățiri și progrese față de versiunile anterioare
  • Explorarea capacităților extinse ale GPT-4

Aplicații ale modelelor GPT

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

Finisarea modelelor GPT

  • Tehnici pentru finisarea modelelor GPT pe sarcini specifice
  • Adaptarea GPT pentru aplicații specifice domeniilor
  • Bune practici pentru finisare și evaluarea modelului

Considerații și provocări etice

  • Implicațiile etice ale utilizării modelelor de limbaj mari
  • Probleme de bias și corectitudine 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 învățăturilor și concluziilor cheie din curs
  • Resurse pentru explorare suplimentară și oportunități de învățare în modele GPT și NLP

Cerințe

  • Familiaritate cu conceptele de învățare profundă și noțiunile fundamentale de procesare a limbajului natural (NLP). 
  • Cunoștințe de bază despre transformatoare ar fi benefice.

Audiență

  • Oameni de știință de date
  • Ingineri de învățare automată
  • Cercetători în NLP
  • Entuziaști AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite