Curso de Afinamento para Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Introdução ao Fine-Tuning da PNL

• O que é a afinação fina?
• Vantagens da afinação fina de modelos linguísticos pré-treinados
• Visão geral dos modelos pré-treinados mais populares (GPT, BERT, T5)

Compreender as tarefas de PNL

• Análise de sentimentos
• Sumarização de texto
• Tradução automática
• Reconhecimento de entidades nomeadas (NER)

Configurar o ambiente

• Instalar e configurar Python e bibliotecas
• Utilizar Hugging Face Transformadores para tarefas de PNL
• Carregar e explorar modelos pré-treinados

Técnicas de afinação

• Preparar conjuntos de dados para tarefas de PNL
• Tokenização e formatação de entrada
• Afinação para tarefas de classificação, geração e tradução

Otimizar o desempenho do modelo

• Compreender as taxas de aprendizagem e o tamanho dos lotes
• Utilizar técnicas de regularização
• Avaliação do desempenho do modelo com métricas

Laboratórios práticos

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

Implementação de modelos ajustados

• Exportar e guardar modelos
• Integração de modelos em aplicações
• Noções básicas de implementação de modelos em plataformas de nuvem

Desafios e práticas recomendadas

• Evitar o sobreajuste durante o ajuste fino
• Lidar com conjuntos de dados desequilibrados
• Garantir a reprodutibilidade nas experiências

Tendências futuras no ajuste fino de PNL

• Modelos pré-treinados emergentes
• Avanços na aprendizagem por transferência para PNL
• Explorar aplicações multimodais de PNL

Resumo e próximos passos