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

• 熟悉深度學習概念和自然語言處理 （NLP） 基礎知識。 
• 變壓器的基本知識將是有益的。

觀眾

• 數據科學家
• 機器學習工程師
• 自然語言處理研究人員
• 人工智慧愛好者

生成式預訓練轉換器 （GPT） 是自然語言處理中最先進的模型，它徹底改變了各種應用程式，包括語言生成、文本完成和機器翻譯。本課程對 GPT 模型進行了深入探索，重點關注 GPT-3 和 GPT-4 的最新進展。參與者將深入瞭解 GPT 模型的架構、訓練技術和應用。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向數據科學家、機器學習工程師、NLP 研究人員和 AI 愛好者，他們希望瞭解 GPT 模型的內部工作原理，探索 GPT-3 和 GPT-4 的功能，並學習如何利用這些模型完成他們的 NLP 任務。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解生成式預訓練轉換器背後的關鍵概念和原則。
• 理解GPT模型的架構和訓練過程。
• 利用 GPT-3 完成文字生成、完成和翻譯等任務。
• 探索 GPT-4 的最新進展及其潛在應用。
• 將 GPT 模型應用於他們自己的 NLP 專案和任務。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中實際實施。

課程定製選項

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

生成式預訓練變壓器 （GPT） 簡介

• NLP中語言模型的演變
• GPT簡介及其意義
• GPT 模型的用例和應用

瞭解 GPT 架構和訓練

• 變壓器架構和自注意力機制
• GPT 模型的預訓練和微調
• 使用 GPT 進行遷移學習和領域適應

探索 GPT-3

• GPT-3 架構和功能概述
• 瞭解模型的功能和限制
• 使用 GPT-3 進行文字生成和完成的動手練習

最新進展：GPT-4

• 最新 GPT-4 模型概述
• 與以前版本相比的主要增強和改進
• 探索 GPT-4 的擴充功能

GPT模型的應用

• 使用 GPT 模型生成和完成文字
• 使用 GPT 進行機器翻譯
• 與 GPT 的對話系統和聊天機器人
• 使用 GPT 模型進行創意寫作和講故事

微調 GPT 模型

• 在特定任務上微調 GPT 模型的技術
• 將 GPT 應用於特定領域的應用程式
• 微調和模型評估的最佳實踐

道德考量和挑戰

• 使用大型語言模型的倫理影響
• GPT模型中的偏見和公平性問題
• 降低風險並確保負責任地使用 GPT 模型

GPT-4 的未來趨勢和未來

• NLP和生成模型的新興趨勢
• GPT-4 以外的研究前沿和潛在進展

摘要和後續步驟

• 回顧課程中的主要學習和收穫
• 在 GPT 模型和 NLP 中進一步探索和學習機會的資源