Curso de Ajuste Fino para Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Introdução ao Ajuste Fino de PLN

• O que é ajuste fino?
• Vantagens do ajuste fino em modelos linguísticos pré-treinados
• Visão geral dos modelos pré-treinados mais populares (GPT, BERT, T5)

Compreendendo Tarefas de PLN

• Análise de sentimentos
• Resumo de texto
• Tradução automática
• Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

Configurando o Ambiente

• Instalação e configuração do Python e das bibliotecas necessárias
• Uso da biblioteca Hugging Face Transformers para tarefas de PLN
• Carregamento e exploração de modelos pré-treinados

Técnicas de Ajuste Fino

• Preparação de conjuntos de dados para tarefas de PLN
• Tokenização e formatação de entradas
• Ajuste fino para tarefas de classificação, geração e tradução

Otimizando o Desempenho do Modelo

• Compreensão das taxas de aprendizado e tamanhos de lote
• Uso de técnicas de regularização
• Avaliação do desempenho do modelo com métricas apropriadas

Laboratórios Práticos

• Ajuste fino do BERT para análise de sentimentos
• Ajuste fino do T5 para resumo de texto
• Ajuste fino do GPT para tradução automática

Implantando Modelos Ajustados

• Exportação e salvamento dos modelos
• Integração dos modelos em aplicativos
• Noções básicas de implantação de modelos em plataformas de nuvem

Desafios e Melhores Práticas

• Evitar o sobreajuste durante o ajuste fino
• Lidar com conjuntos de dados desbalanceados
• Garantir a reprodutibilidade nos experimentos

Tendências Futuras no Ajuste Fino de PLN

• Modelos pré-treinados emergentes
• Avanços no aprendizado por transferência para PLN
• Explorando aplicações multimodais em PLN

Resumo e Próximos Passos