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Starts 8 June 2025 06:13

Ends 8 June 2025

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Émergence et raisonnement dans les grands modèles de langage

Explorez l'émergence et le raisonnement dans les grands modèles de langage avec le chercheur de Google Jason Wei, en approfondissant les modèles statistiques auto-supervisés et leurs implications.
Center for Language & Speech Processing(CLSP), JHU via YouTube

Center for Language & Speech Processing(CLSP), JHU

2544 Cours


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Aperçu

Explorez l'émergence et le raisonnement dans les grands modèles de langage avec le chercheur de Google Jason Wei, en approfondissant les modèles statistiques auto-supervisés et leurs implications.

Programme

  • Introduction aux Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMs)
  • Aperçu des LLMs et de leur architecture
    Histoire et évolution des LLMs
    Acteurs clés et jalons dans le développement des LLMs
  • Apprentissage Auto-Supervisé
  • Définition et principes de l'apprentissage auto-supervisé
    Avantages et défis des approches auto-supervisées
    Études de cas de modèles auto-supervisés en pratique
  • Émergence dans les Modèles de Langage à Grande Échelle
  • Définition de l'émergence dans le contexte des LLMs
    Exemples de comportements émergents dans les LLMs
    Facteurs contribuant aux capacités émergentes
  • Raisonnement dans les Modèles de Langage à Grande Échelle
  • Types de raisonnement (déductif, inductif, abductif)
    Mécanismes de raisonnement dans les architectures des LLMs
    Analyse des capacités de raisonnement dans les LLMs populaires
  • Implications de l'Émergence et du Raisonnement
  • Impact sur la recherche et le développement en IA
    Considérations éthiques et impacts sociétaux
    Tendances futures des capacités et applications des LLMs
  • Études de Cas et Applications Pratiques
  • Analyse approfondie du raisonnement émergent dans des scénarios réels
    Examen des tâches de raisonnement et performance des LLMs
    Applications des LLMs dans diverses industries
  • Outils et Techniques pour Analyser les LLMs
  • Introduction aux outils et méthodologies les plus importants
    Meilleures pratiques pour évaluer et interpréter les LLMs
    Exercices pratiques pour analyser le comportement des modèles
  • Projet de Cours et Travaux Dirigés
  • Lignes directrices pour le projet de cours axé sur l'émergence et le raisonnement des LLMs
    Travaux hebdomadaires visant à renforcer les concepts clés
    Critères d'évaluation et mécanismes de retour
  • Questions & Réponses et Discussion
  • Sessions interactives régulières avec Jason Wei
    Forums ouverts pour discuter des tendances émergentes et de la recherche
  • Conclusion et Orientations Futures
  • Résumé des principaux enseignements du cours
    Discussion des orientations futures de la recherche sur les modèles de langage à grande échelle
    Remarques de clôture et conclusion du cours

Sujets

Développement personnel