コース概要

生成モデル (GPT) の概要

  • NLP における言語モデルの進化
  • GPT とその重要性の紹介
  • GPT モデルのユースケースと応用

GPT アーキテクチャと学習の理解

  • トランスフォーマーのアーキテクチャと自己注意メカニズム
  • GPT モデルの事前学習と微調整
  • GPT を用いた転移学習とドメイン適応

GPT-3 の探求

  • GPT-3 アーキテクチャと特徴の概要
  • モデルの能力と制限を理解する
  • GPT-3 を用いたテキスト生成と補完のハンズオン演習

最新の進化: GPT-4

  • 最新の GPT-4 モデルの概要
  • 前バージョンからの主要な強化と改善
  • GPT-4 の拡大された能力を探求する

GPT モデルの応用

  • GPT モデルを用いたテキスト生成と補完
  • GPT による機械翻訳
  • GPT を用いた対話システムとチャットボット
  • GPT モデルを用いた創造的な書き込みと物語作成

GPT モデルの微調整

  • 特定のタスクに対する GPT モデルの微調整技術
  • ドメイン固有の応用に GPT を適応させる方法
  • 微調整とモデル評価のベストプラクティス

倫理的な考慮事項と課題

  • 大規模言語モデルを使用する際の倫理的影響
  • GPT モデルにおける偏りと公平性の問題
  • リスクを軽減し、GPT モデルを責任を持って使用する方法

将来のトレンドと GPT-4 以降の展望

  • NLP と生成モデルにおける新規トレンド
  • GPT-4 以降の研究フロンティアと潜在的な進化

まとめと次なるステップ

  • 講座から得た主な学習内容と成果物の概要
  • GPT モデルと NLP のさらなる探求や学習機会に関するリソース

要求

  • 深層学習の概念と自然言語処理 (NLP) の基本に熟悉していること
  • トランスフォーマーに関する基礎知識があると有益です

対象者

  • データ科学者
  • 機械学習エンジニア
  • NLP 研究者
  • AI 愛好家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー