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課程簡介
生成式預訓練轉換器 （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
- 瞭解模型的功能和局限性
- 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
- 使用 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
- 針對特定任務微調 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 模型中的偏差和公平性問題
- 降低風險並確保負責任地使用 GPT 模型
GPT-4 的未來趨勢和超越
- 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
- 課程中的主要學習和收穫回顧
- 在 GPT 模型和 NLP 中進一步探索和學習機會的資源
最低要求
- 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
- NLP研究人員
- AI愛好者
14 時間：
客戶評論 (1)
現實生活中的例子。
Craig - Hollard Insure
Course - ChatGPT
機器翻譯
