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Examine les effets de ChatGPT sur la performance et l'apprentissage des étudiants dans les cours de robotique, révélant des informations sur son utilisation et son impact sur les résultats scolaires.
Explore les mathématiques des modèles de langues, couvrant la conception de l'architecture, la pré-formation et l'ajustement fin, soulignant l'importance de la pré-formation et de l'ajustement fin pour diverses tâches.
Explore les modèles de préformation comme BERT, T5 et GPT, en discutant de leurs objectifs de formation et de leurs applications dans le traitement des langues naturelles.
Explique l'architecture complète des Transformateurs et le mécanisme d'auto-attention, en soulignant le changement de paradigme vers l'utilisation de modèles complètement préformés.
Plonge dans l'impact de l'apprentissage profond sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès dans les transformateurs et les réseaux antagonistes génératifs.
Explore la compression du modèle de deuxième ordre pour les réseaux neuronaux profonds massifs, montrant les techniques de compression et leur impact sur la précision du modèle.
