Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στο Fine-Tuning για NLP
- Τι είναι το fine-tuning;
- Οφέλη του fine-tuning προεκπαιδευμένων γλωσσικών μοντέλων
- Επισκόπηση δημοφιλών προεκπαιδευμένων μοντέλων (GPT, BERT, T5)
Κατανόηση Εργασιών NLP
- Ανάλυση συναισθήματος
- Σύνοψη κειμένου
- Μηχανική μετάφραση
- Αναγνώριση Ονομαστικών Οντοτήτων (NER)
Ρύθμιση του Περιβάλλοντος
- Εγκατάσταση και ρύθμιση της Python και των βιβλιοθηκών
- Χρήση των Hugging Face Transformers για εργασίες NLP
- Φόρτωση και εξερεύνηση προεκπαιδευμένων μοντέλων
Τεχνικές Fine-Tuning
- Προετοιμασία συνόλων δεδομένων για εργασίες NLP
- Τοκενοποίηση και μορφοποίηση εισόδου
- Fine-tuning για εργασίες ταξινόμησης, παραγωγής και μετάφρασης
Βελτιστοποίηση της Απόδοσης του Μοντέλου
- Κατανόηση των ρυθμών μάθησης και των μεγεθών παρτίδας
- Χρήση τεχνικών κανονικοποίησης
- Αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου με μετρικές
Πρακτικά Εργαστήρια
- Fine-tuning του BERT για ανάλυση συναισθήματος
- Fine-tuning του T5 για σύνοψη κειμένου
- Fine-tuning του GPT για μηχανική μετάφραση
Ανάπτυξη Μοντέλων που έχουν υποστεί Fine-Tuning
- Εξαγωγή και αποθήκευση μοντέλων
- Ενσωμάτωση μοντέλων σε εφαρμογές
- Βασικές αρχές ανάπτυξης μοντέλων σε πλατφόρμες cloud
Προκλήσεις και Βέλτιστες Πρακτικές
- Αποφυγή της υπερπροσαρμογής κατά τη διάρκεια του fine-tuning
- Διαχείριση ανισομερών συνόλων δεδομένων
- Εξασφάλιση αναπαραγωγιμότητας στα πειράματα
Μελλοντικές Τάσεις στο Fine-Tuning για NLP
- Νέα προεκπαιδευμένα μοντέλα
- Πρόοδοι στη μεταφορά μάθησης για NLP
- Εξερεύνηση πολυτροπικών εφαρμογών NLP
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Βασική κατανόηση των εννοιών του NLP
- Εμπειρία στον προγραμματισμό με Python
- Εξοικείωση με πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως TensorFlow ή PyTorch
Κοινό
- Επιστήμονες δεδομένων
- Μηχανικοί NLP
21 Ώρες
