Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a generatív előképzett transzformátorokba (GPT)
- Nyelvi modellek evolúciója az NLP-ben
- Bevezetés a GPT-be és annak jelentőségébe
- A GPT modellek felhasználási esetei és alkalmazásai
A GPT architektúra és képzés megértése
- Transzformátor architektúra és önfigyelő mechanizmus
- GPT modellek előképzése és finomhangolása
- Tanulás és domain adaptáció átvitele a GPT-vel
A GPT-3 felfedezése
- A GPT-3 architektúra és szolgáltatásainak áttekintése
- A modell képességeinek és korlátainak megértése
- Gyakorlati gyakorlatok a GPT-3 segítségével a szöveg generálásához és kiegészítéséhez
Legutóbbi fejlesztések: GPT-4
- A legújabb GPT-4 modell áttekintése
- Főbb fejlesztések és fejlesztések a korábbi verziókhoz képest
- A GPT-4 kibővített képességeinek felfedezése
GPT modellek alkalmazásai
- Szöveggenerálás és kiegészítés GPT-modellek segítségével
- Gépi fordítás GPT-vel
- Párbeszédrendszerek és chatbotok GPT-vel
- Kreatív írás és történetmesélés GPT-modellek segítségével
GPT modellek finomhangolása
- Technikák a GPT-modellek konkrét feladatokra történő finomhangolásához
- A GPT adaptálása tartományspecifikus alkalmazásokhoz
- A finomhangolás és a modellértékelés legjobb gyakorlatai
Etikai megfontolások és kihívások
- A nagy nyelvi modellek használatának etikai vonatkozásai
- Elfogultság és igazságossági problémák a GPT-modellekben
- A kockázatok csökkentése és a GPT-modellek felelős használatának biztosítása
Jövőbeli trendek és azon túl a GPT-4
- Az NLP és a generatív modellek feltörekvő trendjei
- Kutatási határterületek és lehetséges előrelépések a GPT-4-en túl
Összegzés és a következő lépések
- Összefoglaló a legfontosabb tanulságokról és a tanfolyamról
- Erőforrások a GPT-modellek és az NLP további felfedezésére és tanulási lehetőségeire
Követelmények
- A mélytanulási koncepciók és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) alapjainak ismerete.
- A transzformátorok alapismerete előnyt jelent.
Közönség
- Adattudósok
- Gépi tanulási mérnökök
- NLP kutatók
- AI rajongók
14 Órák
Vélemények (3)
A nagyon értékeltem, hogy a tréner milyen módon mutatta be mindent. Mindenkit megértettem, még ha Finance nem a területem, de biztosított rá, hogy minden résztvevő azonos szinten legyen, miközben figyelt az időre is. A gyakorlatokat jó intervallumokban helyezte el. Communication a résztvevőkkel mindig ott volt. Az anyag tökéletes volt, nem túl sokat, nem túl keveset. Nagyon jó módon magyarázta el a valamivel bonyolultabb tárgyakat, hogy mindenki megérthesse.
Diana
Kurzus - ChatGPT for Finance
Gépi fordítás
A téma és az előadás módja.
Mark Mackintosh - IUM Insurance
Kurzus - ChatGPT for Executives
Gépi fordítás
Praktikus példák az biztosítási üzletágban
Viren - Hollard Insure
Kurzus - ChatGPT
Gépi fordítás
