Exploring Generative Pre-trained Transformers (GPT): From GPT-3 to GPT-4培訓
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。
課程簡介
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
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
- 自然語言處理研究人員
- 人工智慧愛好者
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- 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
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- 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
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- 了解Ollama的基本原理及其功能。
- 設置Ollama以運行本地AI模型。
- 使用Ollama部署並與LLM進行互動。
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