Les statistiques de Forbes sur l'IA* montrent que 86% des consommateurs préfèrent les humains aux chatbots. Cela signifie que la cohérence des réponses générées par l'IA est cruciale pour établir la confiance avec les utilisateurs et maintenir la réputation de la marque, surtout lorsque l'industrie des chatbots est susceptible d'atteindre 1,34 milliard de dollars en 2024.
Ce cours abrégé a été créé pour aider les développeurs IA, les scientifiques de données et les gestionnaires de produits à atteindre l'objectif d'obtenir des réponses cohérentes et homogènes à partir des grands modèles de langage d'OpenAI. En suivant ce cours, vous serez en mesure d'améliorer la fiabilité des réponses générées par l'IA, d'améliorer la satisfaction des utilisateurs et de stimuler les performances globales des applications IA. Vous acquerrez également des techniques pratiques pour assurer la cohérence des réponses de l'IA, ce qui vous permettra d'appliquer ces compétences immédiatement dans vos projets. Plus précisément, dans ce cours de 2 heures, vous apprendrez comment affiner les grands modèles de langage d'OpenAI pour des contextes spécifiques, appliquer des techniques de post-traitement pour affiner les réponses, mettre en œuvre des stratégies d'ingénierie rapide pour une communication claire et efficace, et analyser les paramètres de température et d'échantillonnage pour une cohérence optimale des réponses. Ce projet est unique parce qu'il fournit un aperçu complet des stratégies pour obtenir des réponses cohérentes avec les grands modèles de langage d'OpenAI, couplé à des techniques pratiques et à des exemples du monde réel. Pour réussir ce projet, vous aurez besoin d'une compréhension de base du traitement du langage naturel et des concepts d'apprentissage automatique.
Ce cours est conçu pour vous aider à obtenir des réponses cohérentes et homogènes à partir des grands modèles de langage (LLM) d'OpenAI. Vous apprendrez à affiner ces modèles pour des contextes spécifiques, à appliquer des techniques de post-traitement, à mettre en œuvre des stratégies d'ingénierie de requête et à analyser les paramètres de température et d'échantillonnage pour une cohérence optimale des réponses. Le cours se distingue en offrant un aperçu complet de ces stratégies et des techniques pratiques avec des exemples du monde réel, vous permettant d'améliorer la fiabilité de vos modèles d'IA.
Inclus
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1 vidéo•Total 3 minutes
Présentation du cours et de l'instructeur•3 minutes
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Aperçu du cours•10 minutes
Modèle de langage 1 : Introduction et ingénierie des requêtes pour des réponses cohérentes sur les grands modèles de langage d'OpenAI
Module 2•30 minutes à terminer
Détails du module
Dans cette leçon, vous analyserez des stratégies et des techniques pratiques d'ingénierie de requête pour générer des réponses cohérentes et homogènes à l'aide des grands modèles de langage d'OpenAI.
Inclus
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2 vidéos•Total 14 minutes
Ingénierie de la requête : Des questions claires et précises•7 minutes
Ingénierie de requête : Texte de référence et informations contextuelles•7 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Introduction à l'ingénierie des requêtes pour des réponses cohérentes sur les grands modèles de langage d'OpenAI•10 minutes
1 devoir•Total 6 minutes
Leçon 1 : Quiz pratique•6 minutes
Leçon 2 : Affinage du modèle et réglage des paramètres pour des réponses cohérentes sur les grands modèles de langage d'OpenAI
Module 3•1 heure à terminer
Détails du module
Dans cette leçon, vous tirerez parti des techniques de réglage fin et de réglage des paramètres pour adapter les grands modèles de langage d'OpenAI à des domaines ou contextes spécifiques afin d'obtenir des réponses plus cohérentes.
Inclus
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2 vidéos•Total 17 minutes
Techniques de réglage fin pour adapter les grands modèles de langage (LLM) d'OpenAI à des domaines spécifiques pour des réponses plus cohérentes•11 minutes
Technique de réglage des paramètres d'ajustement de la température•6 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Technique de réglage des paramètres de l'échantillonnage Top-p•10 minutes
1 devoir•Total 6 minutes
Leçon 2 : Quiz pratique•6 minutes
Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM) Modèle de langage (LLM)
Module 4•1 heure à terminer
Détails du module
Dans cette leçon, vous appliquerez des méthodes de post-traitement pour affiner et améliorer les réponses générées par le Grand modèle de langage (LLM) d'OpenAI afin d'en améliorer la cohérence et l'homogénéité.
Inclus
3 vidéos1 lecture2 devoirs
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3 vidéos•Total 27 minutes
Techniques de filtrage de texte et de correction linguistique•6 minutes
Sensibilité au contexte et contrôle de cohérence•8 minutes
Activité pratique : Pratiquer des techniques de réponse cohérente•13 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Instructions pour l'activité d'apprentissage pratique•10 minutes
Coursera rassemble un réseau diversifié d'experts en la matière qui ont démontré leur expertise grâce à leur expérience professionnelle dans l'industrie ou à leur solide formation universitaire. Ces instructeurs conçoivent et enseignent des cours qui permettent aux apprenants du monde entier d'acquérir des compétences pratiques et utiles à leur carrière.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Que recevrai-je si j'achète le certificat ?
Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. Vous pourrez alors l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.