Schița de curs

Introducere în Reglarea Fină NLP

  • Ce este reglarea fină?
  • Beneficiile reglării fine a modelelor de limbaj preantrenate
  • Prezentarea generală a modelelor preantrenate populare (GPT, BERT, T5)

Înțelegerea Sarcinilor NLP

  • Analiza sentimentelor
  • Rezumarea textului
  • Traducerea automată
  • Recunoașterea Entităților Denumite (NER)

Configurarea Mediului

  • Instalarea și configurarea Python și a bibliotecilor
  • Utilizarea Hugging Face Transformers pentru sarcini NLP
  • Încărcarea și explorarea modelelor preantrenate

Tehnici de Reglare Fină

  • Pregătirea seturilor de date pentru sarcini NLP
  • Tokenizarea și formatarea intrărilor
  • Reglarea fină pentru sarcini de clasificare, generare și traducere

Optimizarea Performanței Modelului

  • Înțelegerea ratelor de învățare și a dimensiunilor loturilor
  • Utilizarea tehnicilor de regularizare
  • Evaluarea performanței modelului cu metrici

Sesiuni Practice

  • Reglarea fină a BERT pentru analiza sentimentelor
  • Reglarea fină a T5 pentru rezumarea textului
  • Reglarea fină a GPT pentru traducerea automată

Implementarea Modelelor Reglate Fin

  • Exportarea și salvarea modelelor
  • Integrarea modelelor în aplicații
  • Bazele implementării modelelor pe platforme cloud

Provocări și Cele Mai Bune Practici

  • Evitarea supraadaptării în timpul reglării fine
  • Gestionarea seturilor de date dezechilibrate
  • Asigurarea reproductibilității experimentelor

Tendințe Viitoare în Reglarea Fină NLP

  • Modele preantrenate emergente
  • Avansuri în învățarea prin transfer pentru NLP
  • Explorarea aplicațiilor NLP multimodale

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor NLP
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu framework-uri de învățare profundă precum TensorFlow sau PyTorch

Public țintă

  • Oameni de știință de date
  • Ingineri NLP
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite