![[Machine Learning in Urdu/Hindi] 001- Introduction to Machine Learning -W1L2-HQ](https://i.ytimg.com/vi/6pM7N6NypcI/maxresdefault.jpg)
[Machine Learning in Urdu/Hindi] 001- Introduction to Machine Learning -W1L2-HQ
Apprentissage automatique en ourdou/hindi 001- Introduction à l'apprentissage automatique -W1L2-HQ
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Agha Ali Raza - Youtube Channel
@aghaaliraza
Generative AI L31 (last lecture): limitations of instruction tuning, RLHF, PPO
IA générative L31 (dernière conférence) : limites de l'ajustement par instructions, RLHF, PPO
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Generative AI L29: Low Rank Adaptation (LoRA)
IA générative L29 : Adaptation de bas rang (LoRA)
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Generative AI L28: prompt tuning, prefix tuning, adapter tuning
Generative AI L28: réglage des invites, réglage des préfixes, réglage des adaptateurs
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Generative AI L27: Supervised fine tuning, full fine tuning, parameter-efficient fine tuning (PEFT)
IA générative L27 : Ajustement fin supervisé, ajustement fin complet, ajustement fin efficace en paramètres (PEFT)
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Generative AI L26: LLM jail breaks, DAN jail breaks. Post training and fine-tuning LLMs
IA générative L26 : Jailbreaks de LLM, jailbreaks de DAN. Post-entraînement et ajustement fin des LLM
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Generative AI L25: GPT pre-training objective, span corruption, comparisons of various models
IA générative L25 : objectif de pré-entraînement de GPT, corruption de spans, comparaisons de divers modèles
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Generative AI L24: Architectural split (encoder only, decoder only and encoder-decoder), BERT
IA générative L24: Répartition architecturale (encoder seulement, decoder seulement et encoder-décodeur), BERT
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Generative AI L23: Training the transformer
IA générative L23 : Entraînement du transformer
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Generative AI L15: Professor forcing, Issues with RNNs, their solutions, intro to LSTM
IA générative L15 : Forçage de professeur, problèmes avec les RNN, leurs solutions, introduction à LSTM
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Generative AI L14: detailed derivation of BPTT of RNNs, truncated BPTT, teacher forcing
IA générative L14 : dérivation détaillée du BPTT des RNN, BPTT tronqué, teacher forcing
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Generative AI L13: RNN, sequence modelling applications, encoder-decoder architecture
IA générative L13 : RNN, applications de modélisation de séquences, architecture encodeur-décodeur
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Generative AI L12: Neural network for next-word-prediction based on 3 context words, intro to RNN
IA générative L12 : réseau de neurones pour la prédiction du mot suivant basé sur 3 mots de contexte, introduction aux RNN
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Generative AI L11: Methods of mitigating bias, its implications, limitations & related experiments
IA générative L11 : Méthodes d'atténuation des biais, ses implications, limites et expériences connexes
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Generative AI L10: semantic properties, evaluation and societal biases of word embeddings
IA générative L10 : propriétés sémantiques, évaluation et biais sociaux des plongements de mots
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Generative AI L9: Skipgram, CBOW (full softmax variant, negative sampling variant), GloVe
IA générative L9 : Skipgram, CBOW (variante softmax complète, variante d'échantillonnage négatif), GloVe
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Generative AI L8: Word embedding concept, training data preparation, prediction based encodings
IA générative L8 : concept d'intégration de mots, préparation des données d'entraînement, encodages basés sur la prédiction
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Generative AI L7: Word synonymy, similarity, relatedness, one hot vectors, term frequency, tf-idf
IA générative L7 : synonymie de mots, similarité, relation, vecteurs one-hot, fréquence des termes, tf-idf
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Generative AI L6: Morphological units, word formation processes, lexical semantics, ambiguity
IA générative L6 : Unités morphologiques, processus de formation des mots, sémantique lexicale, ambiguïté
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Generative AI L5: Tokenization (Word piece, unigram tokenization), language related terminologies
IA générative L5 : Tokenisation (Word piece, tokenisation unigramme), terminologies liées au langage
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Generative AI L4: Types of tokenization (word level, character level, subword level), BPE algorithm
Generative AI L4 : Types de tokenisation (niveau mot, niveau caractère, niveau sous-mot), algorithme BPE
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Generative AI L3: Scaling & computational realities, linguistic hierarchy, tokenization intuition
IA générative L3 : Réalités de mise à l'échelle et de calcul, hiérarchie linguistique, intuition de la tokenisation
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Generative AI L2: Evolution of Natural Language Processing
IA Générative L2 : Évolution du Traitement du Langage Naturel
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Generative AI L1: Course basics, introduction to language
IA générative L1: Bases du cours, introduction au langage
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 27: Quantization, RLHF, DPO (last lecture)](https://i.ytimg.com/vi/eAie81HO8_o/maxresdefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 27: Quantization, RLHF, DPO (last lecture)
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 27 : Quantification, RLHF, DPO (dernière leçon)
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 26: Comparison of fine tuning methods, prefix tuning, LoRA](https://i.ytimg.com/vi/r-3pF4F4RDM/sddefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 26: Comparison of fine tuning methods, prefix tuning, LoRA
Lecture 26: Comparaison des méthodes de fine-tuning, le tuning par préfixe, LoRA
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 25: Full FT, Parameter efficient FT, Adapter FT, Prompt Tuning](https://i.ytimg.com/vi/tDegkvIB8Ms/sddefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 25: Full FT, Parameter efficient FT, Adapter FT, Prompt Tuning
[IA générative en ourdou/hindi] Conférence 25 : FT complet, FT efficace en paramètres, FT adaptateur, ajustement de prompt
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Generative AI L22: Decoding Strategies Part02
IA générative L22 : Stratégies de décodage – Partie 2
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 24: Fine-tuning, post training, purposes, procedures, methods](https://i.ytimg.com/vi/lUetFLCTOfM/sddefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 24: Fine-tuning, post training, purposes, procedures, methods
Leçon 24 : Fine-tuning, post-entraînement, objectifs, procédures, méthodes
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Generative AI L21: Decoding Strategies Part01
Generative AI L21: Stratégies de décodage Partie01
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 23: Pre-training objectives of T5, fine-tuning purposes](https://i.ytimg.com/vi/B-p30yNxDDs/sddefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 23: Pre-training objectives of T5, fine-tuning purposes
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 23 : Objectifs de pré-entraînement de T5, finalités de réglage fin
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Generative AI L20: Transformers in Equations
IA Générative L20: Transformers en Équations
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 22: Pre-training objectives of BERT](https://i.ytimg.com/vi/UQRhxg_LoUY/sddefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 22: Pre-training objectives of BERT
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 22 : Objectifs de pré-entraînement de BERT
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 21: Pre-training / Fine tuning of BERT, GPT, T5](https://i.ytimg.com/vi/znHrdTW7AOQ/sddefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 21: Pre-training / Fine tuning of BERT, GPT, T5
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 21 : Pré-entraînement / Ajustement fin de BERT, GPT, T5
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Generative AI L19: Transformers Intuition
IA Générative L19 : Intuition des Transformers
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Generative AI L18: Cross-Attention in Encoder-Decoder Sequence Models
IA générative L18 : Attention croisée dans les modèles de séquences encodeur-décodeur
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 20: Decoder, test-time inference, sampling methods, training](https://i.ytimg.com/vi/4zfxVlAoi_U/maxresdefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 20: Decoder, test-time inference, sampling methods, training
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 20 : Décodeur, inférence au moment du test, méthodes d'échantillonnage, entraînement
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![[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 19: Types of attention, query key value matrix, encoder](https://i.ytimg.com/vi/XThg29q_2rk/maxresdefault.jpg)
[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 19: Types of attention, query key value matrix, encoder
[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 19 : Types d'attention, matrice de requête clé valeur, encodeur
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Generative AI L17: BiRNNs and Stacked Deep RNNs
IA générative L17 : BiRNN et RNN profonds empilés
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