Formation Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
Le réglage fin des modèles pré-entraînés pour les tâches NLP permet aux développeurs d'exploiter de puissantes représentations du langage pour des applications spécifiques telles que l'analyse des sentiments, le résumé et la traduction automatique. Ce cours offre des conseils approfondis sur le processus de réglage fin pour des modèles tels que GPT, BERT et T5, couvrant les techniques clés et les meilleures pratiques pour obtenir des solutions NLP performantes.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs projets de NLP grâce à l'affinement efficace des modèles de langage pré-entraînés.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les tâches de TAL.
- Affiner les modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT, et T5 pour des applications NLP spécifiques.
- Optimiser les hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles.
- Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction au réglage fin de la PNL
- Qu'est-ce que le réglage fin ?
- Avantages du réglage fin des modèles linguistiques pré-entraînés
- Aperçu des modèles pré-entraînés les plus populaires (GPT, BERT, T5)
Comprendre les tâches du TAL
- Analyse des sentiments
- Résumé de texte
- Traduction automatique
- Reconnaissance d'entités nommées (NER)
Mise en place de l'environnement
- Installation et configuration de Python et des bibliothèques
- Utiliser les transformateurs Hugging Face pour les tâches de TAL
- Chargement et exploration de modèles pré-entraînés
Techniques de mise au point
- Préparation des ensembles de données pour les tâches de TAL
- Tokenisation et formatage des entrées
- Mise au point pour les tâches de classification, de génération et de traduction
Optimisation des performances des modèles
- Comprendre les taux d'apprentissage et la taille des lots
- Utiliser des techniques de régularisation
- Évaluer les performances du modèle à l'aide de métriques
Travaux pratiques
- Ajustement de BERT pour l'analyse des sentiments
- Ajustement de T5 pour le résumé de texte
- Ajustement fin de GPT pour la traduction automatique
Déployer des modèles affinés
- Exporter et sauvegarder les modèles
- Intégration des modèles dans les applications
- Principes de base du déploiement de modèles sur des plates-formes en nuage
Défis et bonnes pratiques
- Éviter le surajustement lors de l'ajustement fin
- Gérer les ensembles de données déséquilibrés
- Garantir la reproductibilité des expériences
Tendances futures en matière de réglage fin du NLP
- Nouveaux modèles pré-entraînés
- Progrès dans l'apprentissage par transfert pour le NLP
- Explorer les applications multimodales du PNA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de la PNL
- Expérience de la programmation Python.
- Familiarité avec les cadres d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch
Public
- Scientifiques des données
- Ingénieurs NLP
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP) - Demande d'informations consulting
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- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
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- Comprendre les concepts fondamentaux de la génération de langage naturel.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer des applications simples en utilisant LangChain.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
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