Corso di formazione Ottimizzazione dei modelli per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Introduzione all'ottimizzazione dei modelli per l'NLP

• Cos'è l'ottimizzazione?
• I vantaggi derivanti dall'utilizzo di modelli linguistici preaddestrati
• Panoramica sui principali modelli preesistenti (GPT, BERT, T5)

Analisi dei compiti legati all'NLP

• Analisi del sentiment
• Sintesi testuale
• Traduzione automatica
• Riconoscimento delle entità nominate (NER)

Configurazione dell’ambiente di lavoro

• Installazione e configurazione di Python e delle librerie correlate
• Utilizzo della libreria Hugging Face Transformers per i compiti NLP
• Caricamento ed esplorazione dei modelli preaddestrati<\/li>

Tecniche di ottimizzazione

• Preparazione dei dataset destinati ai compiti NLP
• Tokenizzazione e formattazione degli input
• Ottimizzazione per applicazioni legate alla classificazione, alla generazione testuale e alla traduzione

Miglioramento delle prestazioni dei modelli

• Comprensione della relazione tra tasso di apprendimento e dimensione dei batch
• Utilizzo di tecniche di regolarizzazione per ridurre l’overfitting
• Valutazione delle prestazioni del modello tramite metriche appropriate<\/li>

Esercitazioni pratiche

• Ottimizzazione di BERT per l'analisi del sentiment
• Ottimizzazione di T5 per la sintesi testuale
• Ottimizzazione di GPT per la traduzione automatica<\/li>

Implementazione dei modelli ottimizzati

• Esportazione e salvataggio dei modelli ottenuti
• Integrazione dei modelli nelle applicazioni reali
• Nozioni di base sull’implementazione su piattaforme cloud<\/li>

Sfide comuni e best practice

• Come prevenire l'overfitting durante la fase di ottimizzazione
• Gestione dei dataset squilibrati
• Misure per garantire la riproducibilità degli esperimenti<\/li>

Tendenze future nell’ottimizzazione dei modelli NLP

• Novità riguardanti i modelli preaddestrati
• Avanzamenti nel campo dell'apprendimento trasferito per l'NLP
• Sviluppi futuri legati alle applicazioni NLP multimodali<\/li>

Conclusione e prossimi passi