transformer

W latach 2018-2026 modele GPT dojrzewały dzięki skalowaniu i technice RLHF, prowadząc do eksplozji popularności ChatGPT, kluczowe kamienie milowe oraz konsekwencje dla firm, regulacji i ryzyk społecznych.

Przełom z 2012 roku, gdy zespół z Toronto wygrał ImageNet modelem AlexNet. Dlaczego połączenie dużych danych, GPU, ReLU i dropout uruchomiło rewolucję głębokiego uczenia w latach 2012-2017?

Google udostępnia paczkę 10 krótkich kursów o sztucznej inteligencji na Google Skills / Cloud Skills Boost. Są tu podstawy generatywnej AI i LLM, etyka i Responsible AI, projektowanie promptów w Vertex AI, a także tematy bardziej techniczne jak encoder-decoder, attention, transformery i BERT. W artykule znajdziesz linki, krótki opis każdego kursu oraz wskazówki, jak sprawdzić język kursu i ewentualne wymagania subskrypcji lub kredytów do laboratoriów.