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課程簡介
進階 NLG 技術概述
- 回顧基本 NLG 概念
- 介紹進階 NLG 方法
- 轉換器在現代 NLG 中的角色
用於 NLG 的預訓練模型
- 流行預訓練模型的概述(GPT、BERT、T5)
- 針對特定任務微調預訓練模型
- 使用大型數據集訓練自定義模型
改善 NLG 輸出
- 處理文本生成中的連貫性和相關性
- 使用 NLG 方法控制文本長度及內容
- 減少重複和提高流暢性的技術
倫理與負責任的 NLG
- 了解 AI 生成內容的倫理挑戰
- 處理 NLG 模型中的偏見
- 確保 NLG 技術的負責任使用
實踐進階 NLG 庫
- 使用 Hugging Face Transformers 進行 NLG
- 實施 GPT-3 及其他最尖端模型
- 使用 NLG 生成特定領域的內容
評估 NLG 系統
- 評估 NLG 模型的技術
- 自動化評估指標(BLEU、ROUGE、METEOR)
- 人工評估質量保證方法
NLG 未來趨勢
- NLG 研究中的新興技術
- NLG 發展中的挑戰與機遇
- NLG 對各行業及內容創作的影響
總結與下一步
最低要求
- 基本了解 NLG 概念
- 具備 Python 編程經驗
- 熟悉機器學習模型
目標受眾
- 數據科學家
- AI 開發人員
- 機器學習工程師
14 小時