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

• 熟悉深度学习概念和自然语言处理 （NLP） 基础知识。 
• 变压器的基本知识将是有益的。

观众

• 数据科学家
• 机器学习工程师
• 自然语言处理研究人员
• 人工智能爱好者

生成式预训练转换器 （GPT） 是自然语言处理中最先进的模型，它彻底改变了各种应用程序，包括语言生成、文本完成和机器翻译。本课程对 GPT 模型进行了深入探索，重点关注 GPT-3 和 GPT-4 的最新进展。参与者将深入了解 GPT 模型的架构、训练技术和应用。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向数据科学家、机器学习工程师、NLP 研究人员和 AI 爱好者，他们希望了解 GPT 模型的内部工作原理，探索 GPT-3 和 GPT-4 的功能，并学习如何利用这些模型完成他们的 NLP 任务。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解生成式预训练转换器背后的关键概念和原则。
• 理解GPT模型的架构和训练过程。
• 利用 GPT-3 完成文本生成、完成和翻译等任务。
• 探索 GPT-4 的最新进展及其潜在应用。
• 将 GPT 模型应用于他们自己的 NLP 项目和任务。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中实际实施。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

生成式预训练变压器 （GPT） 简介

• NLP中语言模型的演变
• GPT简介及其意义
• GPT 模型的用例和应用

了解 GPT 架构和训练

• 变压器架构和自注意力机制
• GPT 模型的预训练和微调
• 使用 GPT 进行迁移学习和领域适应

探索 GPT-3

• GPT-3 架构和功能概述
• 了解模型的功能和限制
• 使用 GPT-3 进行文本生成和完成的动手练习

最新进展：GPT-4

• 最新 GPT-4 模型概述
• 与以前版本相比的主要增强和改进
• 探索 GPT-4 的扩展功能

GPT模型的应用

• 使用 GPT 模型生成和完成文本
• 使用 GPT 进行机器翻译
• 与 GPT 的对话系统和聊天机器人
• 使用 GPT 模型进行创意写作和讲故事

微调 GPT 模型

• 在特定任务上微调 GPT 模型的技术
• 将 GPT 应用于特定领域的应用程序
• 微调和模型评估的最佳实践

道德考量和挑战

• 使用大型语言模型的伦理影响
• GPT模型中的偏见和公平性问题
• 降低风险并确保负责任地使用 GPT 模型

GPT-4 的未来趋势和未来

• NLP和生成模型的新兴趋势
• GPT-4 以外的研究前沿和潜在进展

摘要和后续步骤

• 回顾课程中的主要学习和收获
• 在 GPT 模型和 NLP 中进一步探索和学习机会的资源