Curso de Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
El ajuste de los modelos previamente entrenados para las tareas de NLP permite a los desarrolladores aprovechar las potentes representaciones del lenguaje para aplicaciones específicas, como el análisis de sentimientos, el resumen y la traducción automática. Este curso ofrece una guía detallada sobre el proceso de ajuste fino para modelos como GPT, BERT y T5, cubriendo las técnicas clave y las mejores prácticas para lograr soluciones de NLP de alto rendimiento.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean mejorar sus proyectos de PNL a través del ajuste efectivo de modelos de lenguaje preentrenados.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del ajuste fino de las tareas de PNL.
- Ajuste los modelos previamente entrenados, como GPT, BERT y T5, para aplicaciones específicas de NLP.
- Optimice los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
- Evalúe e implemente modelos ajustados en escenarios del mundo real.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción al ajuste fino de NLP
- ¿Qué es el ajuste fino?
- Ventajas del ajuste fino de modelos de lenguaje previamente entrenados
- Descripción general de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5)
Descripción de las tareas de NLP
- Análisis de sentimientos
- Resumen de texto
- Traducción automática
- Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
Configuración del entorno
- Instalación y configuración de Python y bibliotecas
- Uso de Hugging Face Transformers para tareas de NLP
- Carga y exploración de modelos previamente entrenados
Técnicas de ajuste fino
- Preparación de conjuntos de datos para tareas de NLP
- Tokenización y formateo de entrada
- Ajuste de las tareas de clasificación, generación y traducción
Optimización del rendimiento del modelo
- Comprender las tasas de aprendizaje y los tamaños de lote
- Uso de técnicas de regularización
- Evaluación del rendimiento del modelo con métricas
Laboratorios prácticos
- Ajuste fino de BERT para el análisis de sentimientos
- Ajuste fino de T5 para el resumen de texto
- Ajuste de GPT para la traducción automática
Implementación de modelos ajustados
- Exportación y almacenamiento de modelos
- Integración de modelos en aplicaciones
- Conceptos básicos de implementación de modelos en plataformas en la nube
Desafíos y mejores prácticas
- Evitar el sobreajuste durante la puesta a punto
- Control de conjuntos de datos desequilibrados
- Garantizar la reproducibilidad de los experimentos
Tendencias futuras en el ajuste fino de la PNL
- Modelos emergentes preentrenados
- Avances en el aprendizaje por transferencia para la PNL
- Explorando las aplicaciones multimodales de NLP
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de PNL
- Experiencia con Python programación
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de PNL
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender las capacidades y casos de uso de Claude AI.
- Configurar e interactuar con Claude AI de manera efectiva.
- Automatizar flujos de trabajo comerciales con IA conversacional.
- Mejorar el engagement y el soporte al cliente utilizando soluciones impulsadas por IA.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
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- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.