Exploring Generative Pre-trained Transformers (GPT): From GPT-3 to GPT-4

• 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

Generative Pre-trained Transformers (GPT) to najnowocześniejsze modele przetwarzania języka naturalnego, które zrewolucjonizowały różne zastosowania, w tym generowanie języka, uzupełnianie tekstu i tłumaczenie maszynowe. Ten kurs zapewnia dogłębną eksplorację modeli GPT, ze szczególnym uwzględnieniem GPT-3 i najnowszych osiągnięć w GPT-4. Uczestnicy uzyskają wgląd w architekturę, techniki szkoleniowe i zastosowania modeli GPT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy NLP i entuzjastów sztucznej inteligencji, którzy chcą zrozumieć wewnętrzne działanie modeli GPT, zbadać możliwości GPT-3 i GPT-4 oraz dowiedzieć się, jak wykorzystać te modele do swoich zadań NLP.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć kluczowe pojęcia i zasady stojące za Generative Pre-trained Transformers.
• Zrozumieć architekturę i proces szkolenia modeli GPT.
• Wykorzystać GPT-3 do zadań takich jak generowanie, uzupełnianie i tłumaczenie tekstu.
• Poznanie najnowszych osiągnięć w GPT-4 i jego potencjalnych zastosowań.
• Zastosuj modele GPT do własnych projektów i zadań NLP.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

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