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Course Outline
생성적 사전 훈련된 변환기(GPT) 소개
- NLP에서 언어 모델의 진화
- GPT 소개 및 그 중요성
- GPT 모델의 사용 사례 및 애플리케이션
GPT 아키텍처 및 교육 이해
- Transformer 아키텍처 및 Self-Attention 메커니즘
- GPT 모델의 사전 학습 및 미세 조정
- GPT를 사용한 전이 학습 및 도메인 적응
GPT-3 탐색
- GPT-3 아키텍처 및 기능 개요
- 모델의 기능과 한계 이해
- 텍스트 생성 및 완성을 위한 GPT-3 실습
최근 발전: GPT-4
- 최신 GPT-4 모델 개요
- 이전 버전에 비해 주요 개선 사항 및 개선 사항
- GPT-4의 확장된 기능 살펴보기
GPT 모델의 응용
- GPT 모델을 사용한 텍스트 생성 및 완성
- GPT를 사용한 기계 번역
- GPT를 사용한 대화 시스템 및 챗봇
- GPT 모델을 활용한 창의적 글쓰기 및 스토리텔링
GPT 모델 미세 조정
- 특정 작업에 대한 GPT 모델을 미세 조정하는 기술
- 도메인별 애플리케이션에 GPT 적용
- 미세 조정 및 모델 평가를 위한 모범 사례
윤리적 고려사항 및 과제
- 대규모 언어 모델 사용의 윤리적 의미
- GPT 모델의 편견 및 공정성 문제
- 위험 완화 및 GPT 모델의 책임감 있는 사용 보장
미래 동향 및 GPT-4 이후
- NLP 및 생성 모델의 새로운 추세
- GPT-4를 넘어서는 연구 분야 및 잠재적 발전
요약 및 다음 단계
- 과정의 주요 학습 내용 및 내용 요약
- GPT 모델 및 NLP에 대한 추가 탐색 및 학습 기회를 위한 리소스
Requirements
- 딥 러닝 개념과 자연어 처리(NLP) 기본 사항에 대해 잘 알고 있어야 합니다.
- 변압기에 대한 기본 지식이 도움이 될 것입니다.
청중
- 데이터 과학자
- 머신러닝 엔지니어
- NLP 연구자
- AI 매니아
14 Hours
회원 평가 (1)
실제 사례.
Craig - Hollard Insure
Course - ChatGPT
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