Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Εισαγωγή στις Fine-Tuning Προκλήσεις
- Επισκόπηση της διαδικασίας μικρορύθμισης
- Συνήθεις προκλήσεις στη βελτίωση των μεγάλων μοντέλων
- Κατανόηση του αντίκτυπου της ποιότητας των δεδομένων και της προεπεξεργασίας
Αντιμετώπιση ανισορροπιών δεδομένων
- Εντοπισμός και ανάλυση ανισορροπιών δεδομένων
- Τεχνικές για το χειρισμό μη ισορροπημένων συνόλων δεδομένων
- Χρήση αύξησης δεδομένων και συνθετικών δεδομένων
Διαχείριση Υπερπροσαρμογής και Υποπροσαρμογής
- Κατανόηση της υπερπροσαρμογής και της υποπροσαρμογής
- Τεχνικές τακτοποίησης: L1, L2 και εγκατάλειψη
- Προσαρμογή της πολυπλοκότητας του μοντέλου και της διάρκειας εκπαίδευσης
Βελτίωση της σύγκλισης μοντέλων
- Διάγνωση προβλημάτων σύγκλισης
- Επιλέγοντας το σωστό ρυθμό εκμάθησης και βελτιστοποιητή
- Εφαρμογή χρονοδιαγράμματος ρυθμού μάθησης και προθέρμανσης
Εντοπισμός σφαλμάτων Fine-Tuning Pipelines
- Εργαλεία παρακολούθησης εκπαιδευτικών διαδικασιών
- Καταγραφή και οπτικοποίηση μετρήσεων μοντέλου
- Εντοπισμός σφαλμάτων και επίλυση σφαλμάτων χρόνου εκτέλεσης
Βελτιστοποίηση της αποτελεσματικότητας της εκπαίδευσης
- Μέγεθος παρτίδας και στρατηγικές συσσώρευσης κλίσης
- Χρήση μικτής προπόνησης ακριβείας
- Κατανεμημένη εκπαίδευση για μοντέλα μεγάλης κλίμακας
Μελέτες περιπτώσεων αντιμετώπισης προβλημάτων πραγματικού κόσμου
- Μελέτη περίπτωσης: Βελτιστοποίηση για ανάλυση συναισθήματος
- Μελέτη περίπτωσης: Επίλυση ζητημάτων σύγκλισης στην ταξινόμηση εικόνων
- Μελέτη περίπτωσης: Αντιμετώπιση της υπερβολικής προσαρμογής στη σύνοψη κειμένου
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Requirements
- Εμπειρία με πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως PyTorch ή TensorFlow
- Κατανόηση εννοιών μηχανικής μάθησης όπως εκπαίδευση, επικύρωση και αξιολόγηση
- Εξοικείωση με προεκπαιδευμένα μοντέλα λεπτής ρύθμισης
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- Μηχανικοί AI
14 Hours