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Schulungsübersicht

Einführung in die Feinabstimmung für NLP

  • Was ist Feinabstimmung?
  • Vorteile der Feinabstimmung vor trainierter Sprachmodelle
  • Überblick über populäre vortrainierte Modelle (GPT, BERT, T5)

Verständnis von NLP-Aufgaben

  • Stimmungsanalyse
  • Textzusammenfassung
  • Maschinelle Übersetzung
  • Namensentitätenerkennung (NER)

Einrichtung der Umgebung

  • Installation und Konfiguration von Python und Bibliotheken
  • Nutzung von Hugging Face Transformers für NLP-Aufgaben
  • Laden und Erkunden vortrainierter Modelle

Feinabstimmungstechniken

  • Vorbereitung von Datensätzen für NLP-Aufgaben
  • Tokensegmentierung und Eingabeformatierung
  • Feinabstimmung für Klassifikations-, Generierungs- und Übersetzungsaufgaben

Optimierung der Modellleistung

  • Verständnis von Lernraten und Batch-Größen
  • Anwendung von Regularisierungstechniken
  • Bewertung der Modellleistung mit Metriken

Praktische Übungen

  • Feinabstimmung von BERT für Stimmungsanalyse
  • Feinabstimmung von T5 für Textzusammenfassung
  • Feinabstimmung von GPT für maschinelle Übersetzung

Bereitstellung feinabgestimmter Modelle

  • Export und Speicherung der Modelle
  • Integration der Modelle in Anwendungen
  • Grundlagen des Bereitstellens von Modellen auf Cloud-Plattformen

Herausforderungen und Best Practices

  • Vermeidung von Überanpassung während der Feinabstimmung
  • Bewältigung unausgeglicher Datensätze
  • Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von Experimenten

Zukunftstrends in der NLP-Feinabstimmung

  • Aufkommende vortrainierte Modelle
  • Fortschritte im Transferlernen für NLP
  • Erforschung multimodaler NLP-Anwendungen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Basiswissen über NLP-Konzepte
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch

Zielgruppe

  • Data Scientists
  • NLP-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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