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コース概要
Generative Pre-trained Transformers (GPT) の概要
- NLP における言語モデルの進化
- GPT の概要とその重要性
- GPT モデルのユースケースとアプリケーション
GPT アーキテクチャとトレーニングの理解
- トランスのアーキテクチャとセルフアテンションのメカニズム
- GPT モデルの事前トレーニングと微調整
- GPT を使用した転移学習とドメイン適応
GPT-3 の探索
- GPT-3 のアーキテクチャと機能の概要
- モデルの機能と制限を理解する
- テキストの生成と完成のための GPT-3 を使った実践演習
最近の進歩: GPT-4
- 最新GPT-4モデルの概要
- 以前のバージョンからの主な機能強化と改善点
- GPT-4 の拡張された機能を探索する
GPT モデルの応用
- GPT モデルを使用したテキストの生成と補完
- GPTによる機械翻訳
- GPT を使用した対話システムとチャットボット
- GPT モデルを使用したクリエイティブ ライティングとストーリーテリング
GPT モデルの微調整
- 特定のタスクで GPT モデルを微調整する手法
- GPT をドメイン固有のアプリケーションに適応させる
- 微調整とモデル評価のベスト プラクティス
倫理的考慮事項と課題
- 大規模な言語モデルを使用することの倫理的影響
- GPT モデルのバイアスと公平性の問題
- リスクを軽減し、GPT モデルの責任ある使用を保証する
将来のトレンドと GPT-4 以降
- NLP と生成モデルの新たなトレンド
- GPT-4 を超えた研究のフロンティアと潜在的な進歩
概要と次のステップ
- コースから得た主な学習内容と要点の要約
- GPT モデルと NLP のさらなる探索と学習の機会のためのリソース
要求
- ディープラーニングの概念や自然言語処理(NLP)の基礎に精通していること。
- トランスフォーマーの基本的な知識があれば有益 。
観客
- データサイエンティスト 機械学習エンジニア自然言語処理研究者AI愛好家
14 時間
お客様の声 (1)
実際の例。
Craig - Hollard Insure
コース - ChatGPT
Machine Translated