Grands modèles linguistiques (LLMs) Concepts
Commencer Le Cours Gratuitement2 heures15 vidéos50 exercices37 902 apprenantsDéclaration de réalisation
Créez votre compte gratuit
ou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données sont stockées aux États-Unis.Formation de 2 personnes ou plus ?
Essayer DataCamp for BusinessApprécié par les apprenants de milliers d'entreprises
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.
Formation de 2 personnes ou plus ?
Donnez à votre équipe l’accès à la plateforme DataCamp complète, y compris toutes les fonctionnalités.Dans les titres suivants
- 1
Introduction aux grands modèles linguistiques (LLM)
GratuitLe 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.
La montée en puissance de LLMs dans le paysage de l'IA50 xpDéfinition d'un LLM50 xpLLMdans le paysage de l'IA100 xpApplications AI vs. LLM100 xpApplications dans le monde réel50 xpApplications commerciales50 xpApplications multimodales100 xpAutomatiser les tâches basées sur les données50 xpLes défis de la modélisation linguistique50 xpQue peut faire un modèle linguistique ?50 xpApprentissage monotâche ou multitâche100 xp - 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.
Nouveauté de LLMs50 xpRésolution de problèmes avec LLMs50 xpModèles traditionnels et LLMs100 xpVue d'ensemble NLP50 xpPréparation des données50 xpPrétraitement et représentation du texte100 xpEncastrements de mots dans des sacs de mots50 xpMise au point50 xpLes défis de la construction de LLMs50 xpAdapter un modèle pré-entraîné50 xpPré-entraîné ou perfectionné ?100 xpTechniques d'apprentissage50 xpAffiner un modèle50 xpApprentissage à N coups100 xp - 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.
Les éléments constitutifs de la formation LLMs50 xpLangage masqué50 xpPrédire le mot suivant50 xpConstruire à partir de zéro100 xpPrésentation du transformateur50 xpRelations entre des mots éloignés50 xpComposants du transformateur100 xpMécanismes d'attention50 xpFocalisation de l'attention sur plusieurs têtes50 xpAttention personnelle ou attention portée sur plusieurs têtes100 xpRéglage fin avancé50 xpFormation complète100 xpFormation, mise au point et retour d'information50 xpConstruire un LLM50 xp - 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.
Préoccupations et considérations relatives aux données50 xpVotre modèle est-il équitable ?50 xpSans parti pris et pertinent100 xpService clientèle d'une banque50 xpPréoccupations éthiques et environnementales50 xpUtilisation responsable50 xpÉthique et environnement100 xpOù vont les LLM?50 xpCréativité ou efficacité100 xpAnalyse d'œuvres littéraires100 xpIl est temps de conclure50 xp
Formation de 2 personnes ou plus ?
Donnez à votre équipe l’accès à la plateforme DataCamp complète, y compris toutes les fonctionnalités.Dans les titres suivants
collaborateurs
prérequis
Understanding Machine LearningVidhi Chugh
Voir PlusAI Strategist and Ethicist
Qu’est-ce que les autres apprenants ont à dire ?
Inscrivez-vous 15 millions d’apprenants et commencer Grands modèles linguistiques (LLMs) Concepts Aujourd’hui!
Créez votre compte gratuit
ou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données sont stockées aux États-Unis.