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  • Large Language Models

Cours en Grand modèle de langage (LLM)

Les cours sur les grands modèles de langage peuvent vous aider à comprendre comment ces modèles analysent le langage, génèrent du texte et répondent à des requêtes. Vous pouvez développer des compétences en création de prompts, évaluation, utilisation d'API et bonnes pratiques pour travailler avec ces modèles.


Pour aller plus loin :

Cours et certificats populaires en Grand modèle de langage (LLM)


  • Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    D

    DeepLearning.AI

    IA générative avec de grands modèles de langage (LLM)

    Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Évaluation de modèles, IA générative, Ingénierie de requête, Traitement du langage naturel (NLP), Déploiement du modèle, Candidature au LLM, Évolutivité, IA responsable, Apprentissage automatique, Apprentissage par renforcement, Grand modèle de langage (LLM), Apprentissage automatique appliqué, Architectures de modèles génératifs

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    3,6 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google Cloud

    Introduction aux grands modèles linguistiques

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, Ingénierie de requête, Candidature au LLM, Google Gemini, Grand modèle de langage (LLM)

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    1,3 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    Duke University

    Opérations de grands modèles de langage (LLMOps)

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, Génération augmentée de récupération, Ingénierie de requête, Visage étreint, Déploiement du modèle, Lacs de données, Bases de données, Amazon Bedrock, Analyse des performances, MLOps (Apprentissage automatique), Candidature au LLM, Architectures de modèles génératifs, Invitations multimodales, Grand modèle de langage (LLM), Bases de données vectorielles, Flux d'air Apache, OpenAI, Extrait, ChatGPT, Gestion des flux de travail

    4,4
    évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
    ·
    294 avis

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    V

    Vanderbilt University

    Ingénierie de requête pour ChatGPT

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, Ingénierie de requête, Intelligence artificielle, Gestion du contexte, Productivité, Candidature au LLM, Créativité, Vérification et validation, Mise en œuvre de l'IA, Grand modèle de langage (LLM), Résolution de problèmes, OpenAI, Motifs de l'invitation, ChatGPT

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    7,7 k avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    L'IA générative et les grands modèles de langage

    Compétences que vous acquerrez: Génération augmentée de récupération, IA générative, Ingénierie de requête, Visage étreint, Déploiement du modèle, Autoencodeurs, Emboîtements, Candidature au LLM, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), IA responsable, Architectures de modèles génératifs, Invitations multimodales, Grand modèle de langage (LLM), Sécurité IA, Analyse d'images, OpenAI, Transformateur de vision (ViT)

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    7 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Affiner les grands modèles linguistiques

    Compétences que vous acquerrez: Génération augmentée de récupération, Ingénierie de requête, Apprentissage par transfert, Grand modèle de langage (LLM), Prétraitement de données

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    610 avis

    Intermédiaire · Projet · Moins de 2 heures

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Generative AI Engineering with LLMs

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI Agents, Vector Databases, LLM Application, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Natural Language Processing, Hugging Face, Transfer Learning, Data Pipelines, Recurrent Neural Networks (RNNs), Text Mining, Data Ethics, Data Preprocessing, Artificial Intelligence

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    926 avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Le certificat Google AI au service de votre carrière

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    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Model Evaluation, Data Analysis, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    98 k avis

    Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    E

    Edureka

    Fine-Tuning & Optimizing Large Language Models

    Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, LLM Application, Large Language Modeling, Prompt Engineering, Hugging Face, Transfer Learning, Context Management

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    H

    H2O.ai

    Large Language Models

    Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Model Evaluation, Collaborative Software, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, LLM Application, Data Preprocessing, Prompt Engineering, Generative Model Architectures, Training Programs, Data Validation, Data Cleansing, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Transfer Learning, Verification And Validation, Data Quality, AI Workflows

    3,5
    évaluation, 3,5 sur 5 étoiles
    ·
    13 avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    LangChain Chat avec vos données

    Compétences que vous acquerrez: Traitement des données, LangChain, Génération augmentée de récupération, Importation/exportation de données, Ingénierie de requête, Emboîtements, Candidature au LLM, Grand modèle de langage (LLM), Bases de données vectorielles, Gestion des documents, ChatGPT

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    666 avis

    Débutant · Projet · Moins de 2 heures

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    P

    Pearson

    Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs)

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LLM Application, Retrieval-Augmented Generation, ChatGPT, Natural Language Processing, Generative AI Agents, OpenAI API, Model Deployment, Embeddings, Transfer Learning, Generative Model Architectures, Multimodal Prompts, Generative AI, Cloud Deployment, Responsible AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Personalization, Cost Management, Machine Learning

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 4 semaines

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

1234…608

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur large language models .

  • IA générative avec de grands modèles de langage (LLM): DeepLearning.AI
  • Introduction aux grands modèles linguistiques: Google Cloud
  • Opérations de grands modèles de langage (LLMOps): Duke University
  • Ingénierie de requête pour ChatGPT: Vanderbilt University
  • L'IA générative et les grands modèles de langage: Coursera
  • Affiner les grands modèles linguistiques: DeepLearning.AI
  • Generative AI Engineering with LLMs: IBM
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Fine-Tuning & Optimizing Large Language Models: Edureka
  • Large Language Models: H2O.ai

Questions fréquentes sur Large Language Models

Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d'intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre et générer des textes semblables à ceux des humains. Ils utilisent de grandes quantités de données et des algorithmes sophistiqués pour apprendre des modèles dans le langage, ce qui leur permet d'effectuer une variété de tâches, telles que la traduction, le résumé et la création de contenu. L'importance des LLM réside dans leur capacité à améliorer la communication, à automatiser les processus et à fournir des informations dans de nombreux domaines, notamment l'éducation, les soins de santé et les affaires. Alors que les organisations s'appuient de plus en plus sur des décisions fondées sur les données, il devient essentiel de comprendre les LLM pour tirer parti de leurs capacités de manière efficace.‎

Les carrières dans le domaine des grands modèles de langage sont diverses et se développent rapidement. Vous pourriez envisager des rôles tels que chercheur en IA, ingénieur en apprentissage automatique, scientifique des données ou spécialiste du traitement du langage naturel (NLP). Ces postes impliquent souvent le développement et la mise en œuvre de LLM pour diverses applications, notamment les chatbots, les systèmes de recommandation et les outils de génération de contenu. En outre, des rôles dans la gestion des produits et l'éthique de l'IA émergent à mesure que les organisations cherchent à intégrer de manière responsable les LLM dans leurs opérations. Avec les bonnes compétences et connaissances, vous pouvez vous positionner pour une carrière enrichissante dans ce domaine dynamique.‎

Pour travailler efficacement avec de grands modèles de langage, vous devez vous concentrer sur l'acquisition d'un mélange de compétences techniques et analytiques. Les domaines clés comprennent les langages de programmation tels que Python, la familiarité avec les cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow ou PyTorch, et une solide compréhension des concepts de traitement du langage naturel. En outre, la connaissance du traitement des données, de l'évaluation des modèles et des considérations éthiques dans l'IA est cruciale. Les cours qui couvrent ces sujets peuvent vous aider à construire une base solide et vous préparer à des applications pratiques dans le domaine.‎

Il existe plusieurs excellents cours en ligne pour se familiariser avec les grands modèles de langage (LLM). Parmi les options notables, citons la spécialisation Grands modèles de langage, qui offre une vue d'ensemble des LLM, et le cours IA générative et grands modèles de langage, qui se concentre sur les applications pratiques. Pour ceux qui sont intéressés par un parcours d'apprentissage structuré, la spécialisation Quick Start Guide to Large Language Models (LLMs) est également un excellent choix.‎

Oui. Vous pouvez commencer à apprendre les grands modèles de langage sur Coursera gratuitement de deux façons :

  1. Prévisualisez gratuitementle premier module de nombreux cours sur les grands modèles de langage. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tout le contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat dans les grands modèles de langage, ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez effectuer une mise à niveau ou demander une aide financière.‎

Pour vous familiariser avec les grands modèles de langage, commencez par identifier votre niveau de compétence actuel et vos centres d'intérêt. Vous pouvez commencer par des cours d'introduction, tels que l'introduction aux Grands modèles de langage(LLM), qui fournissent une base solide. Au fur et à mesure de votre progression, envisagez des cours plus spécialisés qui se concentrent sur des applications ou des technologies spécifiques. Participez à des projets pratiques pour appliquer ce que vous apprenez et participez à des communautés en ligne pour entrer en contact avec d'autres personnes dans le domaine. Cette approche vous aidera à renforcer votre compréhension et votre confiance en vous.‎

Les cours sur les grands modèles de langage couvrent généralement un éventail de sujets, notamment les principes fondamentaux du traitement du langage naturel, l'architecture des LLM, les techniques de formation et les méthodes d'évaluation. Vous pouvez également explorer des applications pratiques, telles que la construction de chatbots, la génération de contenu et les considérations éthiques dans l'IA. Les cours avancés peuvent explorer des cadres et des outils spécifiques utilisés dans l'industrie, ce qui vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour mettre en œuvre les LLM de manière efficace.‎

Pour la formation et le perfectionnement des employés ou de la main-d'œuvre en matière de grands modèles de langage, envisagez des cours comme le cours Building Production-Ready Apps with Large Language Models, qui met l'accent sur la mise en œuvre pratique. En outre, le cours H2O IA Large Language Models (LLM) - Level 1 (Grands modèles de langage (LLM) - Niveau 1) fournit des connaissances de base qui peuvent être bénéfiques pour les équipes qui cherchent à intégrer les LLM dans leurs projets. Ces cours peuvent aider les organisations à améliorer leurs capacités et à rester compétitives dans le paysage évolutif de l'IA.‎

Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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