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課程簡介

NLP微調入門

  • 什麼是微調?
  • 微調預訓練語言模型的優勢
  • 流行預訓練模型概覽(GPT、BERT、T5)

理解NLP任務

  • 情感分析
  • 文本摘要
  • 機器翻譯
  • 命名實體識別(NER)

環境搭建

  • 安裝和配置Python及相關庫
  • 使用Hugging Face Transformers進行NLP任務
  • 加載和探索預訓練模型

微調技術

  • 準備NLP任務的數據集
  • 分詞與輸入格式化
  • 針對分類、生成和翻譯任務的微調

優化模型性能

  • 理解學習率和批量大小
  • 使用正則化技術
  • 透過指標評估模型性能

實操實驗室

  • 微調BERT用於情感分析
  • 微調T5用於文本摘要
  • 微調GPT用於機器翻譯

部署微調後的模型

  • 導出和保存模型
  • 將模型集成到應用中
  • 在雲端平台部署模型的基礎知識

挑戰與最佳實踐

  • 避免微調過程中的過擬合
  • 處理數據不平衡問題
  • 確保實驗的可復現性

NLP微調的未來趨勢

  • 新興預訓練模型
  • NLP遷移學習的進展
  • 探索多模態NLP應用

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備NLP概念的基本理解
  • 擁有Python編程經驗
  • 熟悉TensorFlow或PyTorch等深度學習框架

受眾

  • 數據科學家
  • NLP工程師
 21 小時

課程分類