Course Outline

Εισαγωγή στο NLP Fine-Tuning

  • Τι είναι η τελειοποίηση;
  • Πλεονεκτήματα της τελειοποίησης προεκπαιδευμένων μοντέλων γλώσσας
  • Επισκόπηση δημοφιλών προεκπαιδευμένων μοντέλων (GPT, BERT, T5)

Κατανόηση των εργασιών NLP

  • Ανάλυση συναισθήματος
  • Σύνοψη κειμένου
  • Μηχανική μετάφραση
  • Αναγνώριση επωνυμίας οντότητας (NER)

Ρύθμιση του περιβάλλοντος

  • Εγκατάσταση και διαμόρφωση Python και βιβλιοθηκών
  • Χρήση Hugging Face Transformers για εργασίες NLP
  • Φόρτωση και εξερεύνηση προεκπαιδευμένων μοντέλων

Τεχνικές Fine-Tuning

  • Προετοιμασία συνόλων δεδομένων για εργασίες NLP
  • Tokenization και μορφοποίηση εισόδου
  • Βελτιστοποίηση για εργασίες ταξινόμησης, δημιουργίας και μετάφρασης

Βελτιστοποίηση της απόδοσης του μοντέλου

  • Κατανόηση των ποσοστών εκμάθησης και των μεγεθών παρτίδων
  • Χρησιμοποιώντας τεχνικές τακτοποίησης
  • Αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου με μετρήσεις

Hands-On Labs

  • Βελτιστοποίηση του BERT για ανάλυση συναισθήματος
  • Βελτιστοποίηση T5 για σύνοψη κειμένου
  • Βελτιστοποίηση GPT για αυτόματη μετάφραση

Ανάπτυξη βελτιωμένων μοντέλων

  • Εξαγωγή και αποθήκευση μοντέλων
  • Ενσωμάτωση μοντέλων σε εφαρμογές
  • Βασικά στοιχεία για την ανάπτυξη μοντέλων σε πλατφόρμες cloud

Προκλήσεις και βέλτιστες πρακτικές

  • Αποφυγή υπερβολικής προσαρμογής κατά τη μικρορύθμιση
  • Χειρισμός μη ισορροπημένων συνόλων δεδομένων
  • Εξασφάλιση επαναληψιμότητας στα πειράματα

Μελλοντικές τάσεις στο NLP Fine-Tuning

  • Αναδυόμενα προεκπαιδευμένα μοντέλα
  • Προόδους στη μεταφορά μάθησης για το NLP
  • Διερεύνηση πολυτροπικών εφαρμογών NLP

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική κατανόηση των εννοιών του NLP
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό Python
  • Εξοικείωση με πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως TensorFlow ή PyTorch

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Μηχανικοί NLP
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories