Intégrer des modèles ChatGPT et GPT-4 dans les applications Python
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Comprendre le fonctionnement et les apports de ChatGPT et GPT-4
- Intégrer les modèles ChatGPT et GPT-4 dans des applications de NLP en Python
- Développer des applications de génération de texte, questions / réponses, résumé de contenu, prompting.
| Tarif |
A partir de 2 550,00 € |
| Durée | 3 jours (21h00) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 2 550,00 € |
| Durée | 3 jours (21h00) |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Programme
Jour 1
Les bases de ChatGPT et GPT-4
- Qu'est-ce que l'IA ?
- Similarités et différences entre IA et le développement d'applications traditionnelles
- Machine Learning vs Deep Learning
- Les différents types d'apprentissage de modèles
- Les grands modèles de langage
- De GPT-1 à GPT-4
- Etudes de cas de l'utilisation des grands modèles de langage
- Avantages et limites
- Optimisation des modèles GPT avec des plugins et des paramétrages
Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Prise en main de GPT
- Création d'une application type "Hello world"
Jour 2
Approfondissement des API ChatGPT et GPT-4
- Modèles disponibles via l'API OpenAI
- Prise en main des modèles avec Playground
- Premiers pas avec la librairie Python d'OpenAI
- Utilisation de ChatGPT et GPT-4 : options d'inputs et résultat d'Output
- Utilisation d'autres modèles de complétion de texte
- Maîtriser l'édition de texte avec GPT
- Les modèles de modération
- Aspects coûts
- Aspects sécurité et privauté
- Autres API OpenAI (DALL-E, embeddings, whisper)
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Développement d'applications NLP à base de GPT
Jour 3
Fonctionnalités avancées
- Introduction au prompt engineering
- Maîtriser les techniques de prompt engineering : concevoir un prompt efficace, Few-Shot learning
- Explorer le paramétrage fin des applications
- Préparer ses jeux de données de façon optimale
- Adapter GPT à des domaines spécifiques
- Maîtriser le paramétrage fin de l'API OpenAI
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Génération de données synthétiques à des fins de marketing
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation
Prérequis
Public
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