探索生成式预训练变换器(GPT):从GPT-3到GPT-4 培训
生成式预训练转换器 (GPT) 是自然语言处理中最先进的模型,它彻底改变了各种应用程序,包括语言生成、文本完成和机器翻译。本课程对 GPT 模型进行了深入探索,重点关注 GPT-3 和 GPT-4 的最新进展。参与者将深入了解 GPT 模型的架构、训练技术和应用。
这种以讲师为主导的现场培训(现场或远程)面向数据科学家、机器学习工程师、NLP 研究人员和 AI 爱好者,他们希望了解 GPT 模型的内部工作原理,探索 GPT-3 和 GPT-4 的功能,并学习如何利用这些模型完成他们的 NLP 任务。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解生成式预训练转换器背后的关键概念和原则。
- 理解GPT模型的架构和训练过程。
- 利用 GPT-3 完成文本生成、完成和翻译等任务。
- 探索 GPT-4 的最新进展及其潜在应用。
- 将 GPT 模型应用于他们自己的 NLP 项目和任务。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中实际实施。
课程定制选项
- 如需申请此课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
生成式预训练变压器 (GPT) 简介
- NLP中语言模型的演变
- GPT简介及其意义
- GPT 模型的用例和应用
了解 GPT 架构和训练
- 变压器架构和自注意力机制
- GPT 模型的预训练和微调
- 使用 GPT 进行迁移学习和领域适应
探索 GPT-3
- GPT-3 架构和功能概述
- 了解模型的功能和限制
- 使用 GPT-3 进行文本生成和完成的动手练习
最新进展:GPT-4
- 最新 GPT-4 模型概述
- 与以前版本相比的主要增强和改进
- 探索 GPT-4 的扩展功能
GPT模型的应用
- 使用 GPT 模型生成和完成文本
- 使用 GPT 进行机器翻译
- 与 GPT 的对话系统和聊天机器人
- 使用 GPT 模型进行创意写作和讲故事
微调 GPT 模型
- 在特定任务上微调 GPT 模型的技术
- 将 GPT 应用于特定领域的应用程序
- 微调和模型评估的最佳实践
道德考量和挑战
- 使用大型语言模型的伦理影响
- GPT模型中的偏见和公平性问题
- 降低风险并确保负责任地使用 GPT 模型
GPT-4 的未来趋势和未来
- NLP和生成模型的新兴趋势
- GPT-4 以外的研究前沿和潜在进展
摘要和后续步骤
- 回顾课程中的主要学习和收获
- 在 GPT 模型和 NLP 中进一步探索和学习机会的资源
要求
- 熟悉深度学习概念和自然语言处理 (NLP) 基础知识。
- 变压器的基本知识将是有益的。
观众
- 数据科学家
- 机器学习工程师
- 自然语言处理研究人员
- 人工智能爱好者
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- 设计基于图的工作流,协调 LLM 代理、工具和内存。
- 实现条件路由、重试和回退,以确保稳健执行。
- 将检索、API 和结构化输出集成到代理循环中。
- 评估、监控并强化代理行为,以确保可靠性和安全性。
课程形式
- 互动讲座和引导讨论。
- 在沙盒环境中进行引导实验和代码演练。
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课程定制选项
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在本培训结束时,参与者将能够:
- 设计具有条件逻辑的图结构内容和电子邮件工作流。
- 集成 LLM、API 和数据源以实现自动化个性化。
- 在多步骤营销活动中管理状态、记忆和上下文。
- 评估、监控和优化工作流性能和交付结果。
课程形式
- 互动式讲座和小组讨论。
- 动手实验,实现电子邮件工作流和内容管道。
- 基于场景的练习,涵盖个性化、分段和分支逻辑。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们进行安排。
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培训结束后,学员将能够:
- 了解Ollama的基本原理及其功能。
- 设置Ollama以运行本地AI模型。
- 使用Ollama部署并与LLM进行互动。
- 优化AI工作负载的性能和资源使用。
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- 借助Sora提升视频质量和相关性。
- 在视频创作工作流程中实施使用Sora的最佳实践。