コース概要

NLPファインチューニングの紹介

  • 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ファインチューニングすることのメリット
  • GPT、BERT、T5などの人気のある事前学習済みモデルの概要

NLPタスクの理解

  • 感情分析
  • テキスト要約化
  • 機械翻訳
  • 固有名詞認識(NER)

環境設定

  • Pythonとライブラリのインストールおよび構成
  • Hugging Face Transformersを使用したNLPタスク
  • 事前学習済みモデルの読み込みと探索

ファインチューニング技術

  • NLPタスク向けデータセットの準備
  • トークン化と入力フォーマット
  • 分類、生成、翻訳タスクのためのファインチューニング

モデル性能の最適化

  • 学習率とバッチサイズの理解
  • 正規化技術の使用
  • メトリクスを使用したモデル性能の評価

手動ラボ

  • BERTを感情分析のためにファインチューニングする
  • T5をテキスト要約化のためにファインチューニングする
  • GPTを機械翻訳のためにファインチューニングする

ファインチューニングしたモデルの展開

  • モデルのエクスポートと保存
  • アプリケーションにモデルを統合する方法
  • クラウドプラットフォーム上でモデルを展開する基本

課題とベストプラクティス

  • ファインチューニング中に過学習を避ける
  • 不均衡データセットの処理
  • 実験の再現性を確保する

NLPファインチューニングの未来トレンド

  • 新興事前学習済みモデル
  • NLPの転移学習の進歩
  • マルチモーダルNLPアプリケーションの探求

まとめと次ステップ

要求

  • NLP概念の基本的な理解
  • Pythonプログラミングの経験
  • TensorFlowやPyTorchなどのディープラーニングフレームワークに精通していること

対象者

  • データサイエンティスト
  • NLPエンジニア
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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