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Grands modèles linguistiques (LLMs) Concepts

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Description du cours

Découvrez les grands modèles linguistiques

Dans ce cours, vous voyagerez dans le monde des grands modèles de langage (LLM) et découvrirez comment ils remodèlent le paysage de l'IA. Vous explorerez les facteurs qui alimentent le boom du LLM, tels que la révolution de l'apprentissage profond, la disponibilité des données et la puissance de calcul.

Ce cours conceptuel se penche sur les LLM et sur la manière dont ils révolutionnent les entreprises et la vie quotidienne à l'aide d'exemples concrets, de la finance à la création de contenu.

Percer les secrets des LLM et des méthodologies de formation

Vous découvrirez les éléments constitutifs des LLM, notamment les techniques de traitement du langage naturel, les stratégies de réglage fin et les techniques d'apprentissage telles que l'apprentissage à partir de zéro, l'apprentissage à partir de quelques échantillons et l'apprentissage à partir de plusieurs échantillons. Au fur et à mesure de votre progression, vous découvrirez les méthodologies d'entraînement de pointe qui alimentent les LLM, notamment la prédiction du mot suivant, la modélisation du langage masqué et les mécanismes d'attention.

Explorer les préoccupations et les considérations des LLMs

Vous aborderez également les considérations éthiques et environnementales essentielles dans la construction et la formation des MLD, telles que les préoccupations relatives aux données de formation et à la vie privée.

À la fin du cours, vous découvrirez comment garder une longueur d'avance en vous plongeant dans les recherches les plus récentes dans le domaine du LLM. Vous explorerez les développements futurs axés sur l'explicabilité des modèles, la gestion non supervisée des biais, l'efficacité informatique et l'amélioration de la créativité.

À la fin de ce cours, vous aurez une compréhension complète des LLM, de leurs capacités, de leurs applications et des défis qu'ils représentent.
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  1. 1

    Introduction aux grands modèles linguistiques (LLM)

    Gratuit

    Le paysage de l'IA évolue rapidement, et les grands modèles de langage (LLM) sont à la pointe de cette évolution. Ce chapitre examine comment les LLMfont progresser le développement d'une intelligence artificielle semblable à celle de l'homme et transforment les industries grâce à leurs nombreuses applications. Vous explorerez les défis et la complexité associés à la modélisation linguistique.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
    La montée en puissance de LLMs dans le paysage de l'IA
    50 xp
    Définition d'un LLM
    50 xp
    LLMdans le paysage de l'IA
    100 xp
    Applications AI vs. LLM
    100 xp
    Applications dans le monde réel
    50 xp
    Applications commerciales
    50 xp
    Applications multimodales
    100 xp
    Automatiser les tâches basées sur les données
    50 xp
    Les défis de la modélisation linguistique
    50 xp
    Que peut faire un modèle linguistique ?
    50 xp
    Apprentissage monotâche ou multitâche
    100 xp
  2. 2

    Les éléments constitutifs de LLMs

    Ce chapitre met l'accent sur la nouveauté des sites LLMet sur leurs capacités émergentes, tout en décrivant diverses techniques NLP pour la préparation des données. Vous découvrirez les défis de la formation sur LLMs et comment le réglage fin peut y répondre efficacement. Vous comprendrez également comment les techniques d'apprentissage N-shot permettent une adaptation efficace des modèles pré-entraînés lorsqu'ils sont confrontés à un nombre limité de données étiquetées.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
  3. 3

    Méthodologie et techniques de formation

    Dans ce chapitre, vous découvrirez les éléments fondamentaux de la formation à l'adresse LLM, tels que les techniques de préformation. Vous acquerrez également une compréhension intuitive de concepts complexes tels que l'architecture des transformateurs, y compris le mécanisme d'attention. Ce chapitre traite d'une technique avancée de mise au point et résume le processus de formation pour compléter un site LLM.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
  4. 4

    Préoccupations et considérations

    Dans ce chapitre, nous nous penchons sur les principales considérations à prendre en compte lors de la formation de LLMs, telles que la disponibilité de grandes données, la qualité des données, l'exactitude de l'étiquetage et les implications des données biaisées. Vous examinerez également divers risques sur le site LLM, tels que la confidentialité des données, les préoccupations éthiques et l'impact sur l'environnement. Enfin, le chapitre se termine par une discussion sur les domaines de recherche émergents et sur l'évolution du paysage de LLMs.

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collaborateurs

Collaborator's avatar
Amy Peterson
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James Chapman
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Jasmin Ludolf

prérequis

Understanding Machine Learning
Vidhi Chugh HeadshotVidhi Chugh

AI Strategist and Ethicist

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