課程簡介

NLP 微調簡介

  • 什麼是微調?
  • 微調預訓練語言模型的好處
  • 常用預訓練模型(GPT、BERT、T5)概述

瞭解 NLP 任務

  • 情緒分析
  • 文本摘要
  • 機器翻譯
  • 命名實體識別 (NER)

設置環境

  • 安裝和配置 Python 和庫
  • 使用 Hugging Face 個 Transformer 執行 NLP 任務
  • 載入和探索預訓練模型

微調技術

  • 為 NLP 任務準備數據集
  • 分詞和輸入格式
  • 針對分類、生成和翻譯任務進行微調

優化模型性能

  • 了解學習率和批量大小
  • 使用正則化技術
  • 使用指標評估模型性能

動手實驗

  • 微調 BERT 以進行情感分析
  • 微調 T5 以進行文本摘要
  • 微調 GPT 以進行機器翻譯

部署微調模型

  • 匯出和保存模型
  • 將模型整合到應用程式中
  • 在雲平臺上部署模型的基礎知識

挑戰和最佳實踐

  • 在微調過程中避免過擬合
  • 處理不平衡的數據集
  • 確保實驗的可重複性

NLP 微調的未來趨勢

  • 新興的預訓練模型
  • NLP 遷移學習的進展
  • 探索多模態 NLP 應用程式

總結和後續步驟

最低要求

  • 對 NLP 概念的基本理解
  • Python 個程式設計經驗
  • 熟悉深度學習框架,如 TensorFlow 或 PyTorch

觀眾

  • 數據科學家
  • NLP 工程師
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類