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Formations Data IA générative Formation OpenAI : la suite ChatGPT, DALL-E 3, Whisper et GPT-4

Formation OpenAI : la suite ChatGPT, DALL-E 3, Whisper et GPT-4

formation openai
Prix 2390€ HT / personne
3 jours (21 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Dernières places Virtuelle uniquement
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

Présentation

Notre formation OpenAI vous permettra de maîtriser l’ensemble de sa boite à outils : ChatGPT4o, Whisper, CLIP, DALL-E et GPT. Ces outils d’une nouvelle ère, décupleront la production de contenu au sein de votre organisation.

En effet, il s’agit là d’une révolution technologique majeure du 21ᵉ siècle, la génération par l’intelligence artificielle est aujourd’hui à la portée de tous, que ce soit pour :

  • Les images avec le générateur DALL-E
  • Le texte avec ChatGPT, qui plus est, est un assistant virtuel aux fonctionnalités quasi infini
  • Le texte via l’audio pour Whisper 
  • Le texte accompagné d’image avec CLIP

Maîtriser ces outils vous garantit un avantage concurrentiel essentiel, sur des compétences qui deviendront nécessaires dans les prochaines années.

Notre formation vous enseignera les fondamentaux du modèle de langage GPT-4. Vous apprendrez la complétion, la génération ainsi que la modification de texte, la transcription d’audio en texte ou encore la génération d’images.

À l’issue de ce cours, vous saurez utiliser la boîte à outils d’OpenAI dans le but de créer plus rapidement et facilement vos contenus.

 

Objectifs

  • Comprendre les bases de GPT
  • Générer et modifier du texte
  • Créer automatiquement vos images
  • Générer du texte à partir d’audio

 

Public visé

  • Développeurs
  • Designers
  • Chefs de projet
  • Data analysts
  • Data scientists
  • Rédacteur
  • Content manager
  • Traffic manager

 

Prérequis

Il est nécessaire de disposer de la version payante de ChatGPT et d’effectuer un premier versement (d’au moins 5 $) sur le compte API d’OpenAI.

Programme de notre formation OpenAI

 

Comment fonctionne GPT ?

  • Préparation de l’environnement de développement
  • Installation de Python, de pip et d’un environnement virtuel pour le développement
  • Obtention de vos clés API OpenAI
  • Installation des liaisons Python officielles
  • Test de nos clés API

 

Modèles disponibles

  • Les trois principaux modèles
  • GPT-4o : Traitement et génération de langage naturel
  • Codex : Compréhension et génération de code informatique
  • Filtre de contenu
  • Liste de tous les modèles
  • Quel modèle utiliser ?

 

Utilisation des complétions de texte GPT

  • Exemple de complétion de base
  • Contrôle du nombre de jetons de sortie
  • Logprobs
  • Contrôle de la créativité : la température d’échantillonnage
  • Échantillonnage avec « top_p »
  • Diffusion des résultats
  • Contrôle de la répétitivité : pénalités de fréquence et de présence
  • Contrôle du nombre de sorties
  • Obtention du « meilleur » résultat
  • Contrôle du moment où la complétion s’arrête
  • Utilisation du suffixe après la complétion de texte
  • Exemples pratiques

 

Modification de texte à l’aide de GPT

  • Exemple : Traduction de texte
  • L’instruction est requise, l’entrée est facultative
  • Modification à l’aide du point de terminaison de complétion et inversement
  • Formatage de la sortie
  • Créativité vs réponses bien définies
  • Génération de plusieurs modifications

 

Exemples avancés de manipulation de texte

  • Enchaînement de complétions et de modifications
  • Apple l’entreprise vs Apple le fruit (Context Stuffing)
  • Obtention d’informations sur les crypto-monnaies en fonction d’un schéma défini par l’utilisateur (Context stuffing)
  • Création d’un assistant de chatbot pour aider avec les commandes Linux

 

Intégration

  • Aperçu de l’intégration
  • Cas d’utilisation
  • Exigences
  • Compréhension de l’intégration de texte
  • Intégrations pour plusieurs entrées
  • Recherche sémantique
  • Similarité cosinus

 

Exemples d’intégration avancés

  • Exemple : Prédire votre café préféré
  • Effectuer une recherche « plus floue »
  • Prédire la catégorie de nouvelles en utilisant l’intégration
  • Évaluation de l’exactitude d’un classificateur à zéro tir

 

Affinage et meilleures pratiques

  • Apprentissage en quelques tirs
  • Amélioration de l’apprentissage en quelques tirs
  • Affinage pratique
  • Ensembles de données, invites et complétions : quelles sont les meilleures pratiques ?

 

Exemple d’affinage avancé : classification des médicaments

  • Ensemble de données utilisé dans l’exemple
  • Préparation des données et lancement de l’affinage
  • Test du modèle affiné
  • Exemple d’affinage avancé : création d’un assistant de chatbot
  • Classification interactive
  • Création d’une application Web conversationnelle

 

Reconnaissance intelligente de la parole avec OpenAI Whisper

  • Qu’est-ce que Whisper ?
  • Comment commencer ?
  • Transcription et traduction

 

Contexte et mémoire : rendre l’IA plus réelle

  • Le problème
  • Pas de contexte = chaos de l’aléatoire
  • L’histoire = contexte
  • Le problème de la conservation de l’histoire
  • Mémoire LIFO (dernier entré, premier sorti)
  • Le problème de la mémoire LIFO
  • Contexte sélectif

 

Création de votre propre assistant vocal basé sur l’IA

  • Introduction
  • Enregistrement de l’audio
  • Transcription de l’audio
  • Réponse à la demande de l’utilisateur
  • La fonction principale
  • Mise en place de tout cela
  • Génération de meilleures réponses

 

Classification d’images avec OpenAI CLIP

  • Qu’est-ce que CLIP ?
  • Comment utiliser CLIP ?
  • Diffusion stable inverse : de l’image au texte

 

Génération d’images à l’aide de DALL-E

  • Exemple de génération d’images à partir d’une invitation
  • Génération de plusieurs images
  • Utilisation de différentes tailles
  • Meilleures invitations pour les images
  • Création d’un générateur d’images aléatoires

 

Modification d’images à l’aide de DALL-E

  • Exemple de modification d’une image

 

S’inspirer d’autres images

  • Comment créer une variation d’une image donnée ?
  • Cas d’utilisation pour les variations d’images

Pour aller plus loin

Formation ChatGPT

Formation Copilot

Formation ChatGPT Initiation

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

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