Contenu de la formation
La formation présente les bases du traitement de textes, de la tokenisation et des représentations linguistiques. Les participants mettent en pratique Python sur des corpus textuels.
Les participants explorent les mécanismes d’attention et les composants d’une architecture de type GPT. Les exercices permettent de relier les concepts au code d’un modèle de langage.
Cette formation traite de l’analyse de la qualité des sorties, du raisonnement et de la correction de code généré. Elle sensibilise aux limites d’interprétation des résultats produits par un LLM.
Pour qui ?
- Développeurs logiciels
- Data scientists
- Ingénieurs IA
- Étudiants en informatique
Comment se déroule la formation
- 1Cadrage des usages textuels visés par les participants
- 2Introduction aux données, corpus et opérations de tokenisation
- 3Explication visuelle des mécanismes d’attention
- 4Lecture et expérimentation de code PyTorch
- 5Tests de génération et analyse de la qualité des résultats
- 6Synthèse des pratiques à poursuivre dans les projets
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Faut-il connaître les modèles de langage avant de suivre la formation ?
Non pour le module d’introduction, mais une maîtrise de base de Python est recommandée. Le module consacré aux transformeurs s’adresse davantage à des participants ayant déjà des repères en deep learning.
La formation traite-t-elle des langues française et arabe ?
Le programme peut aborder les spécificités du traitement de corpus en français et en arabe selon les besoins exprimés lors du cadrage.
Est-ce une formation d’utilisation d’outils ou de développement ?
L’angle est technique et orienté compréhension ainsi que développement en Python et PyTorch. Il porte sur les mécanismes des modèles de langage.
Comment organiser une session pour une équipe ?
FormaGroup recueille votre besoin, organise la mise en relation avec le formateur et définit avec vous les modalités de la session intra-entreprise.
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