Intrati in legatura

Schița de curs

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

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor NLP
  • Experiență în programare Python
  • Cunoștințe despre cadre de deep learning precum TensorFlow sau PyTorch

Public țintă

  • Specialiști în știința datelor
  • Ingineri NLP
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite