What You Need to Know Before
You Start

Starts 5 June 2025 21:14

Ends 5 June 2025

00 days
00 hours
00 minutes
00 seconds
course image

Une manière plus intelligente d'affiner les LLM - Débloquer un raisonnement plus profond

Découvrez une approche plus intelligente pour le réglage fin des grands modèles de langage qui améliore leurs capacités de raisonnement et leur généralisation à partir de l'apprentissage en contexte, basée sur la recherche de Google DeepMind.
Discover AI via YouTube

Discover AI

2463 Cours


19 minutes

Optional upgrade avallable

Not Specified

Progress at your own speed

Free Video

Optional upgrade avallable

Aperçu

Découvrez une approche plus intelligente pour le réglage fin des grands modèles de langage qui améliore leurs capacités de raisonnement et leur généralisation à partir de l'apprentissage en contexte, basée sur la recherche de Google DeepMind.

Programme

  • Introduction aux grands modèles de langage (LLMs)
  • Aperçu de l'architecture des LLM
    Applications actuelles des LLM
    Défis en matière de raisonnement et de généralisation
  • Comprendre le perfectionnement
  • Notions de base du perfectionnement de modèle
    Différences entre pré-entraînement et perfectionnement
    Limitations des techniques de perfectionnement conventionnelles
  • Techniques de perfectionnement avancées
  • Méta-apprentissage pour les LLM
    Ingénierie des invites et son impact sur le raisonnement
    Approches d'apprentissage zéro-shot et few-shot
  • Amélioration de l'apprentissage dans le contexte
  • Concept de l'apprentissage dans le contexte
    Méthodes pour améliorer la compréhension contextuelle
    Études de cas sur l'apprentissage contextuel efficace
  • Amélioration des capacités de raisonnement
  • Mécanismes de raisonnement dans les LLM
    Techniques pour améliorer le raisonnement logique
    Évaluation des améliorations du raisonnement
  • Aperçus de la recherche de Google DeepMind
  • Aperçu des principales découvertes de recherche
    Stratégies pour un perfectionnement plus intelligent
    Implications des recherches de DeepMind pour le développement futur des LLM
  • Applications pratiques et études de cas
  • Applications réelles du raisonnement amélioré des LLM
    Études de cas montrant une performance améliorée du modèle
    Considérations éthiques dans le déploiement des LLM optimisés pour le raisonnement
  • Outils et cadres pour le perfectionnement des LLM
  • Introduction aux outils et bibliothèques populaires
    Mise en place d'un environnement de perfectionnement
    Session pratique : perfectionner un LLM basique pour les tâches de raisonnement
  • Évaluation et métriques
  • Métriques pour évaluer le raisonnement et la généralisation
    Jeux de données de référence pour l'évaluation des LLM
    Stratégies de surveillance et d'évaluation continues
  • Directions futures dans le développement des LLM
  • Tendances émergentes dans la recherche sur les LLM
    Le rôle des LLM dans l'avancement des capacités de l'IA
    Défis potentiels et domaines à améliorer
  • Conclusion du cours
  • Résumé des principaux apprentissages
    Session interactive de questions-réponses
    Ressources recommandées pour un apprentissage plus approfondi

Sujets

Informatique