Kursplan

Introduktion till NLP Fine-Tuning

  • Vad är finjustering?
  • Fördelar med att finjustera förtränade språkmodeller
  • Översikt över populära förtränade modeller (GPT, BERT, T5)

Förstå NLP-uppgifter

  • Analys av sentiment
  • Sammanfattning av text
  • Maskinöversättning
  • Igenkänning av namngiven entitet (NER)

Ställa in miljön

  • Installera och konfigurera Python och bibliotek
  • Använda Hugging Face transformatorer för NLP-uppgifter
  • Läsa in och utforska förtränade modeller

Finjustering av tekniker

  • Förbereda datauppsättningar för NLP-uppgifter
  • Tokenisering och formatering av indata
  • Finjustering för klassificerings-, genererings- och översättningsuppgifter

Optimera modellens prestanda

  • Förstå inlärningshastigheter och batchstorlekar
  • Använda regulariseringstekniker
  • Utvärdera modellens prestanda med mått

Praktiska labbövningar

  • Finjustera BERT för sentimentanalys
  • Finjustering av T5 för textsammanfattning
  • Finjustera GPT för maskinöversättning

Distribuera finjusterade modeller

  • Exportera och spara modeller
  • Integrera modeller i applikationer
  • Grunderna för att distribuera modeller på molnplattformar

Utmaningar och bästa praxis

  • Undvika överanpassning vid finjustering
  • Hantera obalanserade datamängder
  • Säkerställande av reproducerbarhet i experiment

Framtida trender inom NLP-finjustering

  • Nya förtränade modeller
  • Framsteg inom överföringsinlärning för NLP
  • Utforska multimodala NLP-applikationer

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för NLP-begrepp
  • Erfarenhet av Python programmering
  • Kunskaper om ramverk för djupinlärning som TensorFlow eller PyTorch

Publik

  • Datavetare
  • NLP-ingenjörer
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier