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课程大纲
高级 NLG 技术概述
- 重新审视基本的 NLG 概念
- 高级 NLG 方法简介
- 变压器在现代 NLG 中的作用
NLG 的预训练模型
- 常用预训练模型(GPT、BERT、T5)概述
- 针对特定任务微调预训练模型
- 使用大型数据集训练自定义模型
提高 NLG 输出
- 处理文本生成的连贯性和相关性
- 使用 NLG 方法控制文字长度和内容
- 减少重复和提高流利度的技巧
道德和负责任的 NLG
- 了解 AI 生成内容的道德挑战
- 处理 NLG 模型中的偏差
- 确保负责任地使用 NLG 技术
高级 NLG 库的实践
- 使用 NLG 的 Hugging Face 个转换器
- 实施 GPT-3 和其他最先进的模型
- 使用 NLG 生成特定于域的内容
评估 NLG 系统
- 评估 NLG 模型的技术
- 自动评估指标(BLEU、ROUGE、METEOR)
- 用于质量保证的人工评估方法
NLG 的未来趋势
- NLG 研究中的新兴技术
- NLG 开发中的挑战和机遇
- NLG 对行业和内容创建的影响
总结和后续步骤
要求
- 对 NLG 概念的基本理解
- Python 个程式设计经验
- 熟悉机器学习模型
观众
- 数据科学家
- AI 开发人员
- 机器学习工程师
14 小时