Formation OpenAI : ChatGPT, DALL-E, Whisper, CLIP et GPT

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-4 : 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