Schița de curs

Introducere

Prezentare generală a caracteristicilor și arhitecturii ParlAI

  • Cadrul ParlAI
  • Capacități și obiective cheie
  • Concepte de bază (agenți, mesaje, profesori și lumi)

Începerea lucrului cu ParlAI pentru Inteligență Artificială Conversațională

  • Instalare
  • Adăugarea unui model simplu
  • Script simplu de afișare a datelor
  • Validare și testare
  • Sarcini
  • Antrenarea și evaluarea agenților
  • Interacțiunea cu modele

Lucrul cu sarcini și seturi de date în ParlAI

  • Adăugarea seturilor de date
  • Separarea datelor în seturi (antrenare, validare sau test)
  • Utilizarea JSON în locul unui fișier text
  • Crearea și executarea sarcinilor

Explorarea lumilor, partajarea și batching

  • Conceptul de lumi
  • Partajarea agenților
  • Implementarea batching
  • Batching dinamic

Utilizarea agenților Torch Generator și Ranker

  • Agent generator Torch
  • Agent ranker Torch
  • Modele de exemplu
  • Crearea modelelor
  • Antrenarea și evaluarea modelelor

Adăugarea metricilor predefinite și personalizate

  • Metrici standard
  • Adăugarea metricilor personalizate
  • Metrici ale profesorului
  • Metrici la nivel de agent (global și local)
  • Lista metricilor

Accelerarea antrenamentelor în ParlAI

  • Setarea unei linii de bază
  • Comanda de omisiune a generării
  • Comanda de antrenament cu batching dinamic
  • Utilizarea FP16 și a mai multor GPU-uri
  • Prelucrare în fundal

Explorarea altor subiecte ParlAI

  • Utilizarea și scrierea mutatorilor
  • Executarea sarcinilor de crowdsourcing
  • Utilizarea serviciilor de chat existente
  • Înlocuirea componentelor transformatoare
  • Executarea și scrierea testelor
  • Sfaturi și trucuri ParlAI

Depanare

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Cunoștințe de Python sau alte limbaje de programare
  • Înțelegere generală a conceptelor de inteligență artificială (AI)

Public țintă

  • Cercetători
  • Dezvoltatori
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite