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

参加者の人数



Price per participant

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