Đề cương khóa học

Giới thiệu về NLP Fine-Tuning

  • Fine-tuning là gì?
  • Lợi ích của việc fine-tuning các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước
  • Tổng quan về các mô hình được huấn luyện trước phổ biến (GPT, BERT, T5)

Hiểu về các tác vụ NLP

  • Phân tích tình cảm
  • Tóm tắt văn bản
  • Dịch máy
  • Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)

Thiết lập môi trường

  • Cài đặt và cấu hình Python và các thư viện
  • Sử dụng Hugging Face Transformers cho các tác vụ NLP
  • Tải và khám phá các mô hình được huấn luyện trước

Fine-Tuning Kỹ thuật

  • Chuẩn bị tập dữ liệu cho các tác vụ NLP
  • Tokenization và định dạng đầu vào
  • Fine-tuning cho các tác vụ phân loại, tạo và dịch

Tối ưu hóa hiệu suất mô hình

  • Hiểu về tốc độ học và kích thước batch
  • Sử dụng các kỹ thuật điều chuẩn
  • Đánh giá hiệu suất mô hình bằng các chỉ số

Thực hành trong phòng thí nghiệm

  • Fine-tuning BERT cho phân tích tình cảm
  • Fine-tuning T5 cho tóm tắt văn bản
  • Fine-tuning GPT cho dịch máy

Triển khai các mô hình đã được fine-tuning

  • Xuất và lưu các mô hình
  • Tích hợp các mô hình vào ứng dụng
  • Những kiến thức cơ bản về triển khai mô hình trên các nền tảng đám mây

Thách thức và các phương pháp thực hành tốt nhất

  • Tránh overfitting trong quá trình fine-tuning
  • Xử lý các tập dữ liệu không cân bằng
  • Đảm bảo khả năng tái tạo trong các thử nghiệm

Xu hướng tương lai trong NLP Fine-Tuning

  • Các mô hình được huấn luyện trước mới nổi
  • Tiến bộ trong transfer learning cho NLP
  • Khám phá các ứng dụng NLP đa phương thức

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết cơ bản về các khái niệm Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • Kinh nghiệm với lập trình Python
  • Làm quen với các framework học sâu như TensorFlow hoặc PyTorch

Đối tượng

  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Kỹ sư NLP
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories