План на курса

Въведение във фината настройка на НЛП

  • Какво е фина настройка?
  • Ползи от фина настройка на предварително обучени езикови модели
  • Преглед на популярните предварително обучени модели (GPT, BERT, T5)

Разбиране на НЛП задачите

  • Анализ на настроението
  • Резюмиране на текст
  • Машинен превод
  • Разпознаване на именуван обект (NER)

Настройка на средата

  • Инсталиране и конфигуриране на Python и библиотеки
  • Използване на Hugging Face Transformers за НЛП задачи
  • Зареждане и проучване на предварително обучени модели

Техники за фина настройка

  • Подготовка на набори от данни за НЛП задачи
  • Токенизация и форматиране на входа
  • Фина настройка за задачи за класификация, генериране и превод

Оптимизиране на производителността на модела

  • Разбиране на скоростта на обучение и размерите на партидите
  • Използване на техники за регулиране
  • Оценяване на производителността на модела с метрики

Практични лаборатории

  • Фина настройка на BERT за анализ на настроението
  • Фина настройка на T5 за обобщаване на текст
  • Фина настройка на GPT за машинен превод

Внедряване на фино настроени модели

  • Експортиране и запазване на модели
  • Интегриране на модели в приложения
  • Основи на внедряване на модели в облачни платформи

Предизвикателства и най-добри практики

  • Избягване на пренастройване по време на фина настройка
  • Работа с небалансирани набори от данни
  • Осигуряване на възпроизводимост в експериментите

Бъдещи тенденции във фината настройка на НЛП

  • Нововъзникващи предварително обучени модели
  • Напредък в трансферното обучение за НЛП
  • Проучване на мултимодални НЛП приложения

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на концепциите на НЛП
  • Опит с Python програмиране
  • Познаване на рамки за дълбоко обучение като TensorFlow или PyTorch

Публика

  • Учени по данни
  • НЛП инженери
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории