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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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