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.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do wstępnie wytrenowanych transformatorów generatywnych (GPT)
- Ewolucja modeli językowych w NLP
- Wprowadzenie do GPT i jego znaczenie
- Przypadki użycia i zastosowania modeli GPT
Zrozumienie architektury i szkolenia GPT
- Architektura transformatorów i mechanizm samoobserwacji
- Wstępne szkolenie i dostrajanie modeli GPT
- Transfer uczenia się i adaptacja domeny za pomocą GPT
Poznawanie GPT-3
- Przegląd architektury i funkcji GPT-3
- Zrozumienie możliwości i ograniczeń modelu
- Praktyczne ćwiczenia z GPT-3 do generowania i uzupełniania tekstu
Najnowsze osiągnięcia: GPT-4
- Przegląd najnowszego modelu GPT-4
- Kluczowe ulepszenia i usprawnienia w stosunku do poprzednich wersji
- Odkrywanie rozszerzonych możliwości GPT-4
Zastosowania modeli GPT
- Generowanie i uzupełnianie tekstu przy użyciu modeli GPT
- Tłumaczenie maszynowe z wykorzystaniem GPT
- Systemy dialogowe i chatboty z GPT
- Kreatywne pisanie i opowiadanie historii przy użyciu modeli GPT
Dostrajanie modeli GPT
- Techniki dostrajania modeli GPT do określonych zadań
- Dostosowywanie GPT do aplikacji specyficznych dla domeny
- Najlepsze praktyki w zakresie dostrajania i oceny modeli
Kwestie etyczne i wyzwania
- Etyczne implikacje korzystania z dużych modeli językowych
- Kwestie stronniczości i uczciwości w modelach GPT
- Ograniczanie ryzyka i zapewnienie odpowiedzialnego korzystania z modeli GPT
Przyszłe trendy i wykraczające poza GPT-4
- Nowe trendy w NLP i modelach generatywnych
- Granice badań i potencjalne postępy wykraczające poza GPT-4
Podsumowanie i kolejne kroki
- Podsumowanie kluczowych doświadczeń i wniosków z kursu
- Zasoby do dalszej eksploracji i możliwości uczenia się w modelach GPT i NLP
Wymagania
- Znajomość koncepcji głębokiego uczenia się i podstaw przetwarzania języka naturalnego (NLP).
- Podstawowa znajomość transformatorów będzie korzystna.
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Badacze NLP
- Entuzjaści sztucznej inteligencji
14 godzin