Qwen for Natural Language Processing: Applications and Integration

• Zaawansowana wiedza z zakresu przetwarzania języka naturalnego (NLP)
• Doświadczenie w tworzeniu modeli AI
• Biegła znajomość programowania w Python

Grupa docelowa

• Specjaliści NLP
• Analitycy danych
• Badacze AI

Qwen to potężny duży model językowy (LLM) opracowany przez Alibaba do zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego, oferujący solidne możliwości analizy, generowania i rozumienia tekstu.

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych specjalistów NLP, analityków danych i badaczy AI, którzy chcą zintegrować Qwen ze swoimi przepływami pracy NLP.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i funkcje Qwen.
• Wykorzystać Qwen do zaawansowanych zadań NLP, w tym generowania, analizy i transformacji tekstu.
• Zintegrować Qwen z aplikacjami AI do przetwarzania danych języka naturalnego.
• Optymalizować przepływy pracy NLP za pomocą API i bibliotek Qwen.
• Oceniać i dostrajać modele Qwen do określonych zadań.

Format Kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktycznych zajęć.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie w ramach tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Qwen dla NLP

• Przegląd architektury i możliwości Qwen
• Konfiguracja środowiska i dostęp do API Qwen
• Kluczowe funkcje i możliwości skupione na NLP

Zaawansowane przetwarzanie tekstu z Qwen

• Generowanie tekstu i modelowanie języka
• Analiza sentymentu i wykrywanie emocji
• Streszczanie i parafraza
• Rozpoznawanie encji i klasyfikacja tekstu

Integracja Qwen z przepływami pracy NLP

• API i biblioteki do bezproblemowej integracji
• Budowanie potoków do przetwarzania wstępnego i analizy tekstu
• Wdrażanie modeli Qwen w środowiskach produkcyjnych

Dostosowywanie i Fine-Tuning

• Adaptacja Qwen do konkretnych zadań NLP
• Trenowanie niestandardowych modeli z wykorzystaniem danych specyficznych dla danej dziedziny
• Techniki poprawy wydajności modelu

Ocena i optymalizacja wydajności

• Metryki oceny jakości modeli NLP
• Ocena wyników Qwen i analiza błędów
• Optymalizacja wydajności obliczeniowej

Studia przypadków i najlepsze praktyki

• Zastosowania Qwen w zadaniach NLP specyficznych dla danej branży
• Najlepsze praktyki wdrażania na dużą skalę
• Rozwiązywanie problemów i ograniczeń Qwen

Podsumowanie i kolejne kroki