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
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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