Generatywna sztuczna inteligencja i NLP: budowanie podstawowych modeli językowych

Zrozumienie, w jaki sposób maszyny przetwarzają, interpretują i generują ludzki język, jest kamieniem węgielnym nowoczesnej sztucznej inteligencji.Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe pojęcia przetwarzania języka naturalnego (NLP) i mechaniki podstawowych modeli generatywnych AI. Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowej reprezentacji tekstu do wdrażania i oceny modeli językowych za pomocą PyTorch.Badanie uporządkowanych wyjaśnień i jasnych fragmentów kodu pozwoli Ci uzyskać praktyczne zrozumienie, w jaki sposób nowoczesne modele języka są budowane, szkolone i dostosowywane do rzeczywistych zadań. Czego się nauczysz: - Zrozum kluczową terminologię NLP, wstępne przetwarzanie tekstu i podstawowe pojęcia językowe. - Konwersja tekstu na funkcje numeryczne za pomocą worka ze słowami, jednokrotnego kodowania i osadzania słów. - Wdrażaj i trenuj architektury sieci neuronowych do modelowania języka i tłumaczenia za pomocą PyTorch. - Poznaj przejście od klasycznych modeli powtarzających się do nowoczesnych architektur opartych na transformatorach. - Zastosuj podstawowe wzorce szybkiej inżynierii i generowania zwiększonego pobierania (RAG), aby rozszerzyć możliwości modelu. - Oceń wydajność modelu za pomocą standardowych wskaźników NLP i technik walidacji. Podróż zaczyna się od podstawowej terminologii i matematycznych reprezentacji tekstu, zanim przejdziesz do praktycznych implementacji modeli klasyfikacji i tłumaczenia w PyTorch.Następnie przejdziemy do nowoczesnych paradygmatów generatywnych, badając, w jaki sposób modele podstawowe na dużą skalę generują spójny tekst. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów AI, entuzjastów danych i programistycznych nowych NLP.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w głębokim uczeniu się, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować podstawy w generatywnej sztucznej inteligencji i modelowaniu języka.