Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction aux Grands Modèles de Langage

  • Aperçu du Traitement Automatique des Langues (TAL / NLP)
  • Introduction aux Grands Modèles de Langage (LLM)
  • Contributions de Meta AI au développement des LLM

Compréhension de l'architecture des LLM de Meta AI

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

Configuration de l'environnement de développement

  • Installation et configuration de Python et Jupyter Notebook
  • Utilisation du référentiel de modèles de Hugging Face et de Meta AI
  • Utilisation de GPUs cloud ou locaux pour l'entraînement

Affinement et personnalisation des LLM de Meta AI

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

Construction d'applications TAL avec les LLM de Meta AI

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

Optimisation et déploiement des Grands Modèles de Langage

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

Considérations éthiques et IA responsable

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
  • Expérience en programmation Python
  • Familiarité avec les concepts du Traitement Automatique des Langues (TAL / NLP)

Public cible

  • Chercheurs en IA
  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Développeurs logiciels intéressés par le TAL (NLP)
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à venir

Catégories Similaires