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Schulungsübersicht
Einführung in NLP-Feinabstimmung
- Was ist Feinabstimmung?
- Vorteile der Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen
- Überblick über gängige vor-trainierte Modelle (GPT, BERT, T5)
Verstehen von NLP-Aufgaben
- Sentiment-Analyse
- Text-Zusammenfassung
- Maschinelle Übersetzung
- Erkennung von benannten Entitäten (NER)
Einrichten der Umgebung
- Installieren und Konfigurieren von Python und Bibliotheken
- Verwendung von Hugging Face-Transformatoren für NLP-Aufgaben
- Laden und Untersuchen von vortrainierten Modellen
Techniken zur Feinabstimmung
- Vorbereiten von Datensätzen für NLP-Aufgaben
- Tokenisierung und Eingabeformatierung
- Feinabstimmung für Klassifizierungs-, Generierungs- und Übersetzungsaufgaben
Optimieren der Modellleistung
- Verstehen von Lernraten und Stapelgrößen
- Verwendung von Regularisierungstechniken
- Evaluierung der Modellleistung mit Metriken
Praktische Übungen
- Feinabstimmung von BERT für die Stimmungsanalyse
- Feinabstimmung von T5 für die Textzusammenfassung
- Feinabstimmung von GPT für die maschinelle Übersetzung
Einsatz von feinabgestimmten Modellen
- Exportieren und Speichern von Modellen
- Integration von Modellen in Anwendungen
- Grundlagen der Bereitstellung von Modellen auf Cloud-Plattformen
Herausforderungen und bewährte Praktiken
- Vermeiden von Überanpassung während der Feinabstimmung
- Umgang mit unausgewogenen Datensätzen
- Sicherstellung der Reproduzierbarkeit in Experimenten
Zukünftige Trends in der NLP-Feinabstimmung
- Aufkommende vor-trainierte Modelle
- Fortschritte beim Transfer-Lernen für NLP
- Erforschung multimodaler NLP-Anwendungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von NLP-Konzepten
- Erfahrung mit Python Programmierung
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- NLP-Ingenieure
21 Stunden