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

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories