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Plan du cours

Introduction aux grands modèles de langage

  • Aperçu du traitement du langage naturel (TLN)
  • Introduction aux grands modèles de langage (GML)
  • Apports de Meta AI au développement des GML

Compréhension de l'architecture des GML de Meta AI

  • Architecture Transformer et mécanismes d'attention propre
  • Méthodologies d'entraînement pour les modèles à grande échelle
  • Comparaison avec d'autres GML (GPT, BERT, T5, etc.)

Configuration de l'environnement de développement

  • Installation et configuration de Python et de Jupyter Notebook
  • Travail avec Hugging Face et le référentiel de modèles de Meta AI
  • Utilisation de GPU cloud ou locaux pour l'entraînement

Affinement et personnalisation des GML de Meta AI

  • Chargement de modèles pré-entraînés
  • Affinement sur des ensembles de données spécifiques à un domaine
  • Techniques d'apprentissage par transfert

Création d'applications TLN avec les GML de Meta AI

  • Développement de chatbots et d'IA conversationnelle
  • Mise en œuvre de la synthèse de texte et du paraphrase
  • Analyse de sentiment et modération de contenu

Optimisation et déploiement des grands modèles de langage

  • Réglage des performances pour la vitesse d'inférence
  • Techniques de compression et de quantification des modèles
  • Déploiement de GML à l'aide d'API et de plateformes cloud

Considérations éthiques et IA responsable

  • Détection et atténuation des biais dans les GML
  • Garantir la transparence et l'équité des modèles d'IA
  • Tendances futures et développements dans le domaine de l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base du machine learning et de l'apprentissage profond
  • Expérience en programmation Python
  • Familiarité avec les concepts du traitement du langage naturel (TLN)

Public cible

  • Chercheurs en IA
  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Développeurs de logiciels intéressés par le TLN
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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