自然語言處理：BERT/GPT文本分類與生成培訓課程
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培訓對象： NLP算法工程師、文本分析人員、智能客服開發(fā)者、內容審核工程師。
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培訓目標：
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培訓內容介紹：
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一、 NLP發(fā)展與Transformer架構： 回顧NLP技術演進，深入Transformer的自注意力機制和多頭注意力。
二、 BERT模型原理與預訓練任務： 理解BERT的雙向編碼器結構，掌握掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）。
三、 HuggingFace Transformers庫： 安裝和使用Transformers庫，加載預訓練模型和分詞器。
四、 文本分類任務實戰(zhàn)： 使用BERT微調進行情感分類、新聞分類，處理數(shù)據(jù)格式和模型輸入。
五、 命名實體識別（NER）實戰(zhàn)： 使用BERT進行序列標注，識別文本中的人名、地名、組織名。
六、 問答系統(tǒng)（QA）實現(xiàn)： 使用BERT微調抽取式問答，從給定上下文中提取答案片段。
七、 GPT模型原理與生成機制： 理解GPT的自回歸生成原理，掌握不同解碼策略（貪心、束搜索、采樣）。
八、 文本生成任務實戰(zhàn)： 使用GPT-2/GPT-3進行故事生成、摘要生成，控制生成長度和多樣性。
九、 提示學習（Prompt Tuning）： 使用提示模板激發(fā)大模型能力，實現(xiàn)少樣本學習和零樣本學習。
十、 模型微調與參數(shù)高效微調： 使用全量微調和LoRA微調適配下游任務，避免災難性遺忘。
十一、 模型評估與對比： 使用準確率、F1分數(shù)、困惑度、BLEU等指標評估模型性能。
十二、 實戰(zhàn)項目：智能文本處理系統(tǒng)： 針對具體業(yè)務（評論分析、客服分類、自動摘要）開發(fā)完整的NLP解決方案。
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專家力量：
中國科學院軟件研究所，計算研究所高級研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達索等大型公司高級工程師，項目經(jīng)理，技術支持專家
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