NLP Transformer Pipelines: Build and Evaluate Language Models (bằng tiếng Anh).

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại phụ thuộc rất nhiều vào kiến trúc biến đổi, nhưng hiểu cách lắp ráp và đo lường các hệ thống phức tạp này có thể cảm thấy áp đảo. Lớp học viết này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của các biến đổi và dạy bạn cách xây dựng các đường ống xử lý văn bản đáng tin cậy. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu xử lý văn bản cơ bản đến tự tin xây dựng, kiểm tra và đánh giá các luồng công việc dựa trên biến đổi cho các nhiệm vụ như phân tích cảm xúc, tạo văn bản và tóm tắt. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cơ bản của các biến đổi, cơ chế chú ý, và biểu tượng hóa. - Tạo các đường ống xử lý văn bản sử dụng thư viện tiêu chuẩn công nghiệp và các mô hình được đào tạo trước. - Đánh giá hiệu suất đường ống sử dụng các chỉ số NLP hiện đại và chiến lược xác minh. - Apply parameter-efficient fine-tuning concepts to adapt models for specific domain tasks. - Hợp nhất vector và các nguyên tắc tìm kiếm ngữ nghĩa cơ bản vào các công việc của bạn. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và cơ học của tokenizers, sau đó tiến triển qua xây dựng đường ống thực tế, và kết thúc với các kỹ thuật đánh giá mạnh mẽ và các mô hình tối ưu hóa hiện đại. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển phần mềm và người đam mê công nghệ mong muốn một sự giới thiệu rõ ràng, từng bước đến các đường ống NLP mà không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại.