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Intégrer des modèles ChatGPT et GPT-4 dans les applications Python

Intégrer des modèles ChatGPT et GPT-4 dans les applications Python

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Objectifs
Programme

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.

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
Public visé

Développeurs, Data scientists, Data analysts, ingénieurs Data, chefs de projet, IA product managers, consultants BI / Big Data.

Prérequis

Avoir des connaissances en Python.

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