Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

• Podstawowe zrozumienie koncepcji NLP
• Doświadczenie w programowaniu Python
• Znajomość frameworków głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow lub PyTorch

Odbiorcy

• Naukowcy zajmujący się danymi
• Inżynierowie NLP

Precyzyjne dostrajanie wstępnie wytrenowanych modeli do zadań NLP umożliwia programistom wykorzystanie potężnych reprezentacji językowych do konkretnych zastosowań, takich jak analiza nastrojów, podsumowanie i tłumaczenie maszynowe. Ten kurs oferuje szczegółowe wskazówki dotyczące procesu dostrajania modeli, takich jak GPT, BERT i T5, obejmujące kluczowe techniki i najlepsze praktyki w celu uzyskania wydajnych rozwiązań NLP.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą ulepszyć swoje projekty NLP poprzez skuteczne dostrojenie wstępnie wytrenowanych modeli językowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy dostrajania dla zadań NLP.
• Dostroić wstępnie wytrenowane modele, takie jak GPT, BERT i T5, do konkretnych zastosowań NLP.
• Optymalizacja hiperparametrów w celu poprawy wydajności modelu.
• Oceniaj i wdrażaj dostrojone modele w rzeczywistych scenariuszach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do dostrajania NLP

• Czym jest dostrajanie?
• Korzyści z dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli językowych
• Przegląd popularnych wstępnie wytrenowanych modeli (GPT, BERT, T5)

Zrozumienie zadań NLP

• Analiza nastrojów
• Podsumowywanie tekstu
• Tłumaczenie maszynowe
• Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)

Konfiguracja środowiska

• Instalowanie i konfigurowanie Python i bibliotek
• Używanie transformatorów Hugging Face do zadań NLP
• Ładowanie i eksplorowanie wstępnie wytrenowanych modeli

Techniki dostrajania

• Przygotowywanie zestawów danych dla zadań NLP
• Tokenizacja i formatowanie danych wejściowych
• Dostrajanie do zadań klasyfikacji, generowania i tłumaczenia

Optymalizacja wydajności modelu

• Zrozumienie szybkości uczenia się i wielkości partii
• Korzystanie z technik regularyzacji
• Ocena wydajności modelu za pomocą metryk

Praktyczne laboratoria

• Dostrajanie BERT do analizy nastrojów
• Dostrajanie T5 do podsumowywania tekstu
• Dostrajanie GPT do tłumaczenia maszynowego

Wdrażanie dostrojonych modeli

• Eksportowanie i zapisywanie modeli
• Integracja modeli z aplikacjami
• Podstawy wdrażania modeli na platformach chmurowych

Wyzwania i najlepsze praktyki

• Unikanie nadmiernego dopasowania podczas dostrajania
• Obsługa niezrównoważonych zestawów danych
• Zapewnienie powtarzalności w eksperymentach

Przyszłe trendy w dostrajaniu NLP

• Pojawiające się wstępnie wytrenowane modele
• Postępy w uczeniu transferowym dla NLP
• Odkrywanie multimodalnych aplikacji NLP

Podsumowanie i kolejne kroki