Schulungsübersicht

Einführung in Generative Pre-trained Transformers (GPT)

  • Entwicklung von Sprachmodellen im NLP
  • Einführung in GPT und seine Bedeutung
  • Anwendungsfälle und Anwendungen von GPT-Modellen

Verständnis der GPT-Architektur und Schulung

  • Transformatorarchitektur und Selbstbeobachtungsmechanismus
  • Pre-Training und Feinabstimmung von GPT-Modellen
  • Transferlernen und Domänenanpassung mit GPT

GPT-3 erforschen

  • Überblick über die Architektur und die Funktionen von GPT-3
  • Verstehen der Fähigkeiten und Grenzen des Modells
  • Praktische Übungen mit GPT-3 zur Texterstellung und -vervollständigung

Jüngste Weiterentwicklungen: GPT-4

  • Überblick über das neueste GPT-4-Modell
  • Wichtige Erweiterungen und Verbesserungen gegenüber früheren Versionen
  • Erkundung der erweiterten Möglichkeiten von GPT-4

Anwendungen von GPT-Modellen

  • Textgenerierung und -vervollständigung mit GPT-Modellen
  • Maschinelle Übersetzung mit GPT
  • Dialogsysteme und Chatbots mit GPT
  • Kreatives Schreiben und Geschichtenerzählen mit GPT-Modellen

Feinabstimmung der GPT-Modelle

  • Techniken zur Feinabstimmung von GPT-Modellen auf bestimmte Aufgaben
  • Anpassung von GPT für domänenspezifische Anwendungen
  • Bewährte Verfahren für die Feinabstimmung und Modellbewertung

Ethische Erwägungen und Herausforderungen

  • Ethische Implikationen der Verwendung großer Sprachmodelle
  • Verzerrungen und Fairness in GPT-Modellen
  • Risikominimierung und verantwortungsvolle Nutzung von GPT-Modellen

Zukünftige Trends und darüber hinaus GPT-4

  • Aufkommende Trends im NLP und generative Modelle
  • Grenzen der Forschung und mögliche Fortschritte über GPT-4 hinaus

Zusammenfassung und nächste Schritte

  • Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse und Erkenntnisse aus dem Kurs
  • Ressourcen für weitere Erkundungen und Lernmöglichkeiten in GPT-Modellen und NLP

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Deep-Learning-Konzepten und Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).
  • Grundkenntnisse über Transformatoren wären von Vorteil.

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  • Ingenieure für maschinelles Lernen
  • NLP-Forscher
  • KI-Enthusiasten
  14 Stunden

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.

Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

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