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

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