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
 14 小时

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