Les grands modèles de langage tels que GPT-3.5, qui alimente ChatGPT, changent la façon dont les humains interagissent avec les ordinateurs et la façon dont les ordinateurs peuvent traiter les textes. Ce cours présentera les idées fondamentales du traitement du langage naturel (NLP) et de la modélisation du langage qui sont à la base de ces grands modèles de langage. Nous explorerons les bases du fonctionnement des modèles de langage et les spécificités de la construction des nouvelles approches basées sur les neurones. Nous examinerons les principales innovations qui ont permis aux grands modèles de langage (LLM) basés sur le Transformateur de s'imposer dans la résolution de diverses tâches linguistiques. Enfin, nous examinerons les défis liés à l'application de ces grands modèles de langage (LLM) à divers problèmes, y compris les problèmes éthiques liés à leur construction et à leur utilisation.
Transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT)
Instructeurs : Mary Ellen Foster
5 210 déjà inscrits
Inclus avec 
(29 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Vous apprendrez les fondements, les implémentations, les applications et les risques du GPT.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Grands modèles linguistiques
- Catégorie : Modélisation linguistique
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Il y a 3 modules dans ce cours
Ce module introduit le concept de modélisation linguistique, qui est à la base de modèles tels que le GPT.
Inclus
6 vidéos1 lecture4 devoirs3 laboratoires non notés
Ce module décrit le contexte technique des modèles de langage neuronaux et donne un aperçu de la manière dont ils sont utilisés pour générer du texte.
Inclus
10 vidéos1 lecture4 devoirs4 laboratoires non notés
Ce module aborde les considérations nécessaires lors de l'utilisation de GPT et de modèles similaires dans des contextes réels, en particulier les risques liés à l'utilisation de ces modèles et les approches visant à atténuer ces risques.
Inclus
7 vidéos12 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
Instructeurs
Offert par
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Avis des étudiants
29 avis
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Révisé le 20 janv. 2024
I liked the course, It was informative with a little of coding assignments. The coding assignments could be a bit more in depth.
Révisé le 28 févr. 2024
Great overview of GPT with some labs and very recent information. Deep Learning training is recommended.
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