Découvrez les principes fondamentaux de l'architecture de ChatGPT, en mettant l'accent sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention. Les apprenants comprendront l'évolution de GPT-1 à GPT-4, en découvrant les composants essentiels et les méthodes d'entraînement telles que le pré-entraînement, l’affinage et l'entraînement par renforcement à partir de rétroactions humaines (RLHF), en mettant en évidence les avancées qui ont révolutionné le traitement du langage naturel (NLP).

Introduction

Progrès dans l'architecture des Transformers

Options

Transformers

Caractéristiques des RNN par rapport aux Transformers

Tokenisation et Transformers

Le rôle des décodeurs

Encodage

Décodage

Encodage et décodage

Modèles GPT et entraînement des LLM

Génératif

Pré-entraîné

Transformer

Composantes du modèle GPT

ChatGPT

Exploration de l’affinage

Comprendre l'architecture du modèle GPT

Améliorez vos compétences en matière de création de prompts en vous concentrant sur des techniques avancées qui favorisent la précision et la créativité. Les apprenants s'exerceront à des scénarios de négociation en utilisant des balises XML pour plus de clarté, améliorant ainsi leurs compétences en matière de négociation pour demander une augmentation. Ils exploreront également des méthodes permettant de générer des idées de start-up à l'aide de quelques suggestions et de balises de réflexion. À la fin, les apprenants seront en mesure de créer des prompts efficaces et de haute qualité pour diverses applications.

Négocier avec un agent du FBI

Notions de base sur le langage XML

Négocier une augmentation

Un storytelling captivant

Structurer un récit à l'aide du framework PAIPS

Création de contenu selon le principe PFS

Trouver votre prochaine grande idée

Utilisation des balises de réflexion

Prompts au service du succès de start-ups

Puissance de prompt

Création avancée de prompts

Découvrez les fonctionnalités avancées de ChatGPT, en commençant par les instructions personnalisées pour adapter les interactions à vos besoins. Les apprenants exploreront la flexibilité accrue offerte par la création et le déploiement de GPT personnalisés pour des solutions sur mesure dans divers cas d'utilisation. Enfin, ce chapitre examine la trajectoire future de ChatGPT, y compris les avancées potentielles et les considérations éthiques dans le développement de l'IA à mesure que nous progressons vers l'intelligence artificielle générale (AGI).

Instructions personnalisées

Avantages des instructions personnalisées

Élaboration d'instructions personnalisées efficaces

Création et déploiement de GPT personnalisés

GPT personnalisés et instructions personnalisées

Configuration de l'« EcoGuide »

L'avenir de ChatGPT

Fonctions avancées de ChatGPT

Course Glossary

Améliorez vos compétences en ChatGPT grâce au cours intermédiaire sur ChatGPT. Conçu pour les apprenants ayant une connaissance de base de ChatGPT et de l'IA, ce cours simplifie les concepts complexes en informations compréhensibles. Il est idéal pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances sans entrer dans les détails techniques. De l'exploration de l'architecture des modèles GPT à la maîtrise de la création avancée de prompts et au-delà, ce cours comble le fossé entre les compétences de base et les applications avancées, vous permettant ainsi de libérer tout le potentiel de ChatGPT pour une exploration créative.

Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos.

Le glossaire du cours se trouve à droite dans la section « Ressources ».

Pour obtenir des crédits CPE, vous devez suivre le cours dans son intégralité et obtenir une note d’au moins 70 % à l'évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur la mention « Crédits CPE » à droite.

<h2>chatGPT intermédiaire</h2>
Alors que l'IA transforme rapidement les industries, il est essentiel de maîtriser chatGPT pour rester compétitif et améliorer vos compétences professionnelles. Ce cours est destiné aux personnes qui connaissent déjà les fonctionnalités de base de chatGPT et souhaitent approfondir leur compréhension et leur maîtrise des techniques avancées.
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<h2>Maîtriser l'architecture du modèle GPT</h2>
Découvrez l'évolution des grands modèles linguistiques, comprenez les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention. Découvrez les avancées réalisées entre GPT-1 et GPT-4, ainsi que la manière dont ces modèles sont entraînés grâce au pré-entraînement, au réglage fin et à l'apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains (RLHF).
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<h2>Techniques avancées de création de messages</h2>
Améliorez vos compétences en matière de création rapide grâce à des techniques avancées. Entraînez-vous à négocier à l'aide de balises XML et améliorez vos compétences en matière de négociation pour obtenir une augmentation. Apprenez à générer des idées de startup à l'aide de quelques suggestions et balises de réflexion, à communiquer efficacement des concepts complexes et à développer des stratégies commerciales.
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<h2>Atteindre un niveau de compétence avancé</h2>
Libérez tout le potentiel de chatGPT en configurant des instructions personnalisées, en créant des assistants personnalisés et en déployant des GPT personnalisés. Veuillez explorer les avancées futures et les considérations éthiques dans le développement de l'IA. À la fin du cours, vous aurez acquis une compréhension approfondie de l'architecture de chatGPT, des compétences avancées en matière de création de prompts et la capacité de créer et d'optimiser des GPT personnalisés pour diverses applications, améliorant ainsi vos compétences professionnelles.


Understanding Prompt Engineering

Understanding ChatGPT

Découvrez l'architecture des modèles GPT et maîtrisez l'art des invites pour exploiter ChatGPT.

ChatGPT niveau intermédiaire

Découvrez l'architecture des modèles GPT et maîtrisez la création avancée de prompts afin de libérer tout le potentiel de chatGPT.

ChatGPT : les fondamentaux

Le modèle est capable de générer un texte cohérent en réponse à un prompt

Génère un nouveau texte basé sur les modèles appris à partir des données d'entraînement.

Le modèle est entraîné sur une grande quantité de données textuelles avant d'être affiné pour des tâches spécifiques.

Permet au modèle d'apprendre plus rapidement et d'obtenir de meilleurs résultats qu'un entraînement à partir de zéro.

Utilise l'auto-attention pour traiter les séquences d'entrée sans alignement de séquences.

Un type de réseau neuronal qui traite efficacement de longues séquences de texte.

Composantes du modèle GPT

Exercice interactif pratique