Plan du cours

Introduction aux grands modèles de langage

  • Aperçu du Traitement Automatique des Langues (NLP)
  • Introduction aux grands modèles de langage (LLMs)
  • Les contributions de Meta AI au développement des LLM

Comprendre l'architecture des LLM de Meta AI

  • Architecture du transformer et mécanismes d'autoreprésentation
  • Méthodologies d'apprentissage pour les grands modèles
  • Comparaison avec d'autres LLM (GPT, BERT, T5, etc.)

Configuration de l'environnement de développement

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

Réglage et personnalisation des LLM de Meta AI

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

Création d'applications NLP avec les LLM de Meta AI

  • Développement de chatbots et d'intelligence artificielle conversationnelle
  • Implémentation de la résumé de texte et de la paraphrase
  • Analyse des sentiments et modération du contenu

Optimisation et déploiement des grands modèles de langage

  • Ajustement des performances pour la vitesse d'inférence
  • Techniques de compression et de quantification du modèle
  • Déploiement des LLM via des API et des plateformes cloud

Considérations éthiques et IA responsable

  • Détéction et atténuation du biais dans les LLM
  • Garantir la transparence et l'équité des modèles d'IA
  • Tendances et développements futurs en IA

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Compréhension de base des apprentissages automatique et profond
  • Expérience en programmation Python
  • Familiarité avec les concepts du traitement du langage naturel (NLP)

Public cible

  • Chercheurs en IA
  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs d'apprentissage automatique
  • Développeurs logiciels intéressés par le NLP
 21 Heures

Nombre de participants


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