Python est le langage de reference pour exploiter les modeles GPT dans des applications professionnelles. Cette formation vous apprend a integrer ChatGPT et GPT-4 via la librairie OpenAI, a maitriser les API (texte, images, embeddings, Whisper) et a appliquer le prompt engineering et le fine-tuning pour adapter les modeles a vos cas d’usage metier specifiques.
Public visé
Développeurs, Data Scientists, Data Analysts, ingénieurs Data, chefs de projet, Product Managers IA, consultants BI/Big Data.
Prérequis
Avoir suivi cette formation, ou en maîtriser les thèmes abordés :
Objectifs pédagogiques
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Comprendre le fonctionnement et les apports de ChatGPT et GPT-4
- Intégrer ces modèles dans des applications NLP en Python
- Développer des applications de génération de texte, questions/réponses et résumé de contenu
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
Travaux pratiques
- 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)
Travaux pratiques
- 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
Travaux pratiques
- Génération de données synthétiques à des fins de marketing
Modalités d’évaluation des acquis
En cours de formation, par des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation.
Voir aussi
Vous serez peut-être intéressés par les formations suivantes :
Formation EAI-GPT-PYTHON-100 — ChatGPT et GPT-4 dans des applications Python. Domaine : Intelligence Artificielle. Niveau : Initiation. Durée : 3 jours (21 heures). Mots-clés : chatgpt, gpt-4, python, openai, intelligence-artificielle, nlp. Cylian Formation, Dijon.