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期間 21 時間 (3 日)
コース概要
NLPファインチューニング入門
- ファインチューニングとは何か
- 事前学習済み言語モデルを最適化する利点
- 主要な事前学習済みモデル（GPT、BERT、T5）の概要
NLPタスク解説
- 感情分析
- テキスト要約
- 機械翻訳
- 固有表現認識（NER）
環境設定方法
- Pythonおよび関連ライブラリのインストールと初期設定
- Hugging Face Transformersを利用したNLP処理手法
- 事前学習済みモデルの読み込み・検証手順
ファインチューニング技術詳細
- NLPタスク向けデータセットの準備方法
- トークナイゼーションおよび入力形式の定義
- 分類・生成・翻訳処理に応じた最適化手法
モデル性能向上テクニック
- 学習率やバッチサイズの決定根拠
- 過学習防止のための正規化技術利用法
- 各種指標を用いたモデル評価方法
実践演習例
- 感情分析用途でのBERT最適化体験
- テキスト要約用T5の調整実習
- 機械翻訳向けGPTのカスタマイズ手順
完成モデルの運用展開
- 最適化後のモデルエクスポート・保存方法
- アプリケーション内での組み込み手法
- クラウド環境における配備の基本手順
課題解決とベストプラクティス
- ファインチューニング時の過学習回避策
- 偏りがあるデータセットへの対応方法
- 実験結果の再現性確保技術
NLPファインチューニングの今後動向
- 新規開発モデルの展望
- NLP分野における転移学習の進化方向性
- マルチモーダルNLPアプリケーションの可能性探索
総括および今後の展開案
要求
- NLPに関する基礎知識があること
- Pythonプログラミングの経験があること
- TensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークに馴染みがあること
対象者
- データサイエンティスト
- NLP技術者
