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Plan du cours
Aperçu des techniques avancées de NLG
- Révision des concepts de base du NLG
- Introduction aux méthodes NLG avancées
- Rôle des transformateurs dans le NLG moderne
Modèles pré-entraînés pour le NLG
- Aperçu des modèles pré-entraînés les plus courants (GPT, BERT, T5)
- Ajustement des modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques
- Entraînement de modèles personnalisés avec de grands ensembles de données
Améliorer les résultats du NLG
- Gestion de la cohérence et de la pertinence dans la génération de texte
- Contrôle de la longueur et du contenu du texte à l'aide de méthodes NLG
- Techniques pour réduire les répétitions et améliorer la fluidité
NLG éthique et responsable
- Comprendre les défis éthiques du contenu généré par l'IA
- Traiter les biais dans les modèles de NLG
- Garantir une utilisation responsable de la technologie NLG
Travaux pratiques avec les bibliothèques NLG avancées
- Travailler avec les transformateurs Hugging Face pour le NLG
- Mise en œuvre du modèle GPT-3 et d'autres modèles de pointe
- Générer du contenu spécifique à un domaine à l'aide du NLG
Évaluation des systèmes NLG
- Techniques d'évaluation des modèles NLG
- Mesures d'évaluation automatisées (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Méthodes d'évaluation humaine pour l'assurance qualité
Tendances futures en matière de NLG
- Techniques émergentes dans la recherche NLG
- Défis et opportunités dans le développement du NLG
- Impact du NLG sur les industries et la création de contenu
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts NLG
- Expérience de la programmation Python.
- Familiarité avec les modèles d'apprentissage automatique
Public
- Scientifiques des données
- Développeurs d'IA
- Ingénieurs en apprentissage automatique
14 Heures
