Große Sprachmodelle (LLMs), einschließlich GPT-Modelle, die Anwendungen wie ChatGPT unterstützen, verändern die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie interagieren und wie Computer Sprache verstehen und erzeugen. In diesem Kurs werden Sie die Kernkonzepte der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Sprachmodellierung untersuchen, die den heutigen Generative KI KI-Systemen zugrunde liegen.

Generative Pre-trained Transformers (GPT)
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Generative Pre-trained Transformers (GPT)
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)



Dozenten: Mary Ellen Foster
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34 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Sprachmodelle erforschen - Lernen Sie, wie Computer Text verarbeiten, untersuchen Sie Transformer-Strukturen und vergleichen Sie maskierte und kausale Sprachmodelle.
Erstellen und Bewerten von Modellen - Erstellen eines N-Gramm-Modells, Analysieren der Texterstellung, Bewerten von Modellen und Verstehen von Halluzinationen und deren Auswirkungen.
Verantwortungsvolle Nutzung von LLMs - Diskutieren Sie über Ethik, vergleichen Sie kurz- und langfristige Risiken und untersuchen Sie die Nutzung von LLMs in Chatbots, realen Anwendungen und in der Wissenschaft.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Rahmen für das Risikomanagement
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: LLM-Bewerbung
- Kategorie: Einbettungen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Verantwortungsvolle AI
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: ChatGPT
Wichtige Details

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12 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 3 Module
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Geprüft am 29. Feb. 2024
Great overview of GPT with some labs and very recent information. Deep Learning training is recommended.
Geprüft am 21. Jan. 2024
I liked the course, It was informative with a little of coding assignments. The coding assignments could be a bit more in depth.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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