Curs de pregatire Fine-Tuning pentru Prelucrarea Limbajului Natural (NLP)

Introducere în Fine-Tuning NLP

• Ce este fine-tuning-ul?
• Beneficiile fine-tuning-ului modelelor de limbaj preantrenate
• Prezentarea generală a modelelor preantrenate populare (GPT, BERT, T5)

Înțelegerea Sarcinilor NLP

• Analiza sentimentelor
• Rezumarea textelor
• 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 Fine-Tuning

• Pregătirea seturilor de date pentru sarcini NLP
• Tokenizarea și formatarea intrărilor
• Fine-tuning 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

Laboratoare Practice

• Fine-tuning BERT pentru analiza sentimentelor
• Fine-tuning T5 pentru rezumarea textelor
• Fine-tuning GPT pentru traducerea automată

Implementarea Modelelor Fine-Tuned

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

Provocări și Practici de Bază

• Evitarea overfitting-ului în timpul fine-tuning-ului
• Gestionarea seturilor de date dezechilibrate
• Asigurarea reproductibilității experimentelor

Tendințe Viitoare în Fine-Tuning NLP

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

Rezumat și Pași Următori