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John Heinrichs

Date d'abonnement : 2023

Badge pour Transformer Models and BERT Model - Français Transformer Models and BERT Model - Français Earned mai 16, 2023 EDT
Badge pour Attention Mechanism  - Français Attention Mechanism - Français Earned mai 15, 2023 EDT
Badge pour Introduction to Generative AI - Français Introduction to Generative AI - Français Earned mai 14, 2023 EDT
Badge pour Introduction to Large Language Models - Français Introduction to Large Language Models - Français Earned mai 13, 2023 EDT

Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.

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Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.

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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.

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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des invites. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer vos propres applications d'IA générative.

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