Modern NLP: From Transformers to Retrieval-Augmented Generation (RAG) (bằng tiếng Anh).

Ngôn ngữ là giao diện tối thượng, và mạng nơ- ron hiện đại đã thay đổi cách mà máy tính hiểu văn bản của con người. Nếu bạn muốn xây dựng các ứng dụng có thể đọc, phân tích, và tạo ra văn bản với khả năng giống con người, thì việc làm chủ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại là bước đầu tiên cần thiết. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các quy tắc cơ bản của xử lý văn bản đến kiến trúc tiên tiến. Bạn sẽ có được một hiểu biết sâu sắc về cách máy móc biểu diễn ngôn ngữ, cách cơ chế chú ý hoạt động, và cách thực hiện các hệ thống tăng cường tìm kiếm để xây dựng các mô hình AI trong thực tế thế giới. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm NLP cơ bản, xử lý trước văn bản và kỹ thuật tokenization; Học kiến trúc của Transformers và cơ học của sự tự chú ý; Tạo hệ thống Thế hệ tìm kiếm tăng cường (RAG) để kết nối các mô hình ngôn ngữ với kiến thức bên ngoài; Ứng dụng phân loại văn bản hiện đại, phân tích cảm xúc và kỹ thuật tạo văn bản; khám phá khả năng diễn giải mô hình để hiểu cách mạng nơ- ron ra quyết định; viết mã PyTorch sạch sẽ cho các tác vụ NLP sử dụng các quy ước thư viện hiện đại. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá thuật ngữ cốt lõi và biểu diễn văn bản cổ điển trước khi chuyển sang các mô hình học sâu. Qua những lời giải thích rõ ràng và các đoạn mã từng bước, bạn sẽ tiến từ các mô hình trình tự cơ bản tới các đường ống biến đổi và thực hiện RAG hiện đại. Chương trình này được thiết kế cho những nhà phát triển, những người đam mê dữ liệu, và các kỹ sư phần mềm có tham vọng muốn có một sự giới thiệu rõ ràng, từng bước tới NLP hiện đại Một hiểu biết cơ bản về lập trình Python được khuyến nghị, nhưng không cần kinh nghiệm trước với học sâu. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ hiện đại và xây dựng các ứng dụng văn bản thông minh hơn.