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Programa do Curso

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

Requisitos

  • Conhecimento básico dos conceitos de PLN
  • Experiência com programação Python
  • Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow ou PyTorch

Público-alvo

  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de PLN
 21 Horas

Número de participantes


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