Đề cương khóa học
Giới thiệu về Transformers được huấn luyện trước tạo sinh (GPT)
- Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ trong NLP
- Giới thiệu về GPT và tầm quan trọng của nó
- Các trường hợp sử dụng và ứng dụng của mô hình GPT
Hiểu về kiến trúc và quá trình huấn luyện GPT
- Kiến trúc Transformer và cơ chế tự chú ý
- Huấn luyện trước và tinh chỉnh mô hình GPT
- Học chuyển giao và thích ứng miền với GPT
Khám phá GPT-3
- Tổng quan về kiến trúc và tính năng của GPT-3
- Hiểu về khả năng và hạn chế của mô hình
- Thực hành với GPT-3 để tạo và hoàn thành văn bản
Những tiến bộ gần đây: GPT-4
- Tổng quan về mô hình GPT-4 mới nhất
- Những cải tiến và nâng cao chính so với các phiên bản trước
- Khám phá khả năng mở rộng của GPT-4
Ứng dụng của mô hình GPT
- Tạo và hoàn thành văn bản bằng mô hình GPT
- Dịch máy với GPT
- Hệ thống đối thoại và chatbot với GPT
- Viết sáng tạo và kể chuyện bằng mô hình GPT
Tinh chỉnh mô hình GPT
- Kỹ thuật tinh chỉnh mô hình GPT cho các tác vụ cụ thể
- Thích ứng GPT cho các ứng dụng chuyên biệt theo miền
- Các phương pháp hay nhất để tinh chỉnh và đánh giá mô hình
Các cân nhắc về đạo đức và thách thức
- Ý nghĩa đạo đức của việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn
- Các vấn đề về thiên kiến và công bằng trong mô hình GPT
- Giảm thiểu rủi ro và đảm bảo sử dụng mô hình GPT có trách nhiệm
Xu hướng tương lai và vượt ra ngoài GPT-4
- Các xu hướng mới nổi trong NLP và mô hình tạo sinh
- Nghiên cứu tiên phong và các tiến bộ tiềm năng vượt ra ngoài GPT-4
Tóm tắt và các bước tiếp theo
- Tóm tắt các bài học và kết quả chính từ khóa học
- Tài nguyên để khám phá thêm và cơ hội học tập trong mô hình GPT và NLP
Requirements
- Nắm vững các khái niệm học sâu và kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
- Kiến thức cơ bản về Transformers sẽ là một lợi thế.
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư học máy
- Nghiên cứu viên NLP
- Những người đam mê AI
Testimonials (3)
Tôi rất đánh giá cao cách giảng viên trình bày mọi thứ. Tôi hiểu tất cả mọi thứ dù Finance không phải là lĩnh vực của tôi, anh ấy đã đảm bảo rằng mỗi người tham gia đều đồng lòng, đồng thời duy trì đúng tiến độ thời gian. Các bài tập được bố trí ở những khoảng thời gian phù hợp. Communication với cácparticipant luôn luôn có mặt. Tài liệu hoàn hảo, không quá nhiều cũng không quá ít. Anh ấy đã giải thích rất tốt về một số chủ đề phức tạp hơn để mọi người đều có thể hiểu.
Diana
Course - ChatGPT for Finance
Machine Translated
Nội dung bài học và cách trình bày nó.
Mark Mackintosh - IUM Insurance
Course - ChatGPT for Executives
Machine Translated
Ví dụ thực tế trong Bảo hiểm
Viren - Hollard Insure
Course - ChatGPT
Machine Translated