Επικοινωνήστε μαζί μας

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

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες