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Schulungsübersicht
Einführung in die Feinabstimmung von NLP-Modellen
- Was ist Feinabstimmung?
- Vorteile der Feinabstimmung vortrainierter Sprachmodelle
- Überblick über beliebte vortrainierte Modelle (GPT, BERT, T5)
Verständnis von NLP-Aufgaben
- Sentimentanalyse
- Textzusammenfassung
- Maschinelle Übersetzung
- Erkennung benannter Entitäten (NER)
Umgebung einrichten
- 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
- Tokenisierung und Eingabeformatierung
- Feinabstimmung für Klassifizierungs-, Generierungs- und Übersetzungsaufgaben
Optimierung der Modellleistung
- Verständnis von Lernraten und Batch-Größen
- Anwendung von Regularisierungstechniken
- Bewertung der Modellleistung anhand von Metriken
Praktische Laboreinheiten
- Feinabstimmung von BERT für Sentimentanalyse
- Feinabstimmung von T5 für Textzusammenfassung
- Feinabstimmung von GPT für maschinelle Übersetzung
Bereitstellung feinabgestimmter Modelle
- Export und Speicherung von Modellen
- Integration der Modelle in Anwendungen
- Grundlagen der Bereitstellung von Modellen auf Cloud-Plattformen
Herausforderungen und Best Practices
- Vermeidung von Überanpassung während der Feinabstimmung
- Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen
- Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von Experimenten
Zukunftsaussichten bei der Feinabstimmung von NLP-Modellen
- Aufkommende vortrainierte Modelle
- Fortschritte im Transferlernen für NLP
- Erkundung multimodaler NLP-Anwendungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Basisverständnis der NLP-Konzepte
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
Zielgruppe
- Data Scientists
- NLP-Ingenieure
21 Stunden
