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 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction aux grands modèles de langage

  • Aperçu du traitement automatique des langues (TAL)
  • Introduction aux grands modèles de langage (LLM)
  • Contributions de Meta AI au développement des LLM

Comprendre l'architecture des LLM de Meta AI

  • Architecture Transformer et mécanismes d'auto-attention
  • Méthodologies d'entraînement pour les modèles de grande envergure
  • Comparaison avec d'autres LLM (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 dépôt de modèles de Meta AI
  • Utilisation de GPU cloud ou locaux pour l'entraînement

Ajustement fin et personnalisation des LLM de Meta AI

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

Création 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 parafrase
  • Analyse des sentiments 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 à l'aide d'API et de plateformes cloud

Considérations éthiques et IA responsable

  • Détection et atténuation des biais dans les LLM
  • Assurer la transparence et l'équité des modèles d'IA
  • Tendances futures et évolutions dans le domaine de l'IA

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)

Public cible

  • Chercheurs en IA
  • Data scientists
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Développeurs logiciels intéressés par le TAL

Nombre de participants


Prix par participant

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