Обширная обучающая программа по естественному языку 2024

Интенсивная обучающая программа по естественному языку в 2024 году

Введение

Год 2023 стал свидетелем революционных достижений в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) с появлением мощных языковых моделей, таких как Bard, Gemini и ChatGPT. Эти чудеса не только впечатляющие результаты эволюции искусственного интеллекта – они символизируют наступление новой эры, где машины могут понимать и генерировать человеческий язык с невероятной точностью и беглостью. От персонализированных чат-ботов до мгновенного перевода, NLP революционизирует способ взаимодействия с технологией и друг с другом. Поскольку эти приложения становятся все более распространенными, овладение NLP перестает быть навыком, становясь необходимостью.

С учетом этого мы создали шестимесячный пошаговый путь обучения, который позволит вам стать экспертом в области NLP к 2024 году. Этот путь обучения по NLP начнется с основных знаний, которые вам следует знать заранее. Затем мы будем руководить вас месяц за месяцем, рассказывая вам точно то, что вам нужно изучить и практиковать, чтобы стать экспертом в NLP.

Итак, давайте начнем!

Подробный обзор пути обучения NLP в 2024 году

Вы интересуетесь обработкой естественного языка (NLP)? Тогда этот путь обучения для вас! Он разработан, чтобы помочь вам освоить основы NLP всего за 6 месяцев, даже если вы начинающий.

• 40+ Крутых инструментов ИИ, которые стоит проверить (декабрь 2023)
• «Together AI представляет StripedHyena-7B альтернативную модель искусственного интеллекта, конкурентную с лучшими открытыми трансформерами в коротком и длинном контекстном оценивании»
• Этот исследовательский доклад ИИ раскрывает HyperDreamer прорыв в создании контента в 3D с продвинутой текстурировкой, моделированием 360 градусов и интерактивным редактированием

Что вы изучите?

• Месяц 1: Начните с Python и основ машинного обучения. Изучите основы статистики, вероятности и глубокого обучения для NLP.
• Месяцы 2 и 3: Освойте техники обработки текста, встроенные представления слов и глубокие фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow. Создавайте свои первые проекты в области краткого изложения текста и машинного перевода.
• Месяцы 4 и 5: Откройте для себя мощные предварительно обученные модели, такие как BERT и GPT-3. Изучите передачу знаний, промпт-инжиниринг и техники донастройки. Стройте приложения с использованием масштабных языковых моделей.
• Месяц 6: Поднимите свои навыки на новый уровень, создавая свою собственную языковую модель. Станьте экспертом в области NLP!

Почему выбрать этот путь?

• Прост в использовании: Этот путь разработан для начинающих, с четкими инструкциями и проектами.
• Практическое обучение: Вы узнаете, делая, с помощью практических проектов, развивающих ваши навыки.
• Станьте экспертом: К концу этого пути вы будете иметь навыки для создания собственных приложений NLP.

Предварительные требования

Прежде чем приступить к изучению NLP, необходимо иметь надежную базу в следующих областях:

• Python: Ознакомьтесь с языком программирования Python, так как он широко используется в библиотеках и фреймворках NLP.
• Основные алгоритмы машинного обучения: Получите базовое представление о алгоритмах машинного обучения, таких как логистическая регрессия, деревья решений, метод k-ближайших соседей и наивный Байес.
• Основные концепции глубокого обучения: Ознакомьтесь с основными концепциями глубокого обучения, включая нейронные сети и их процессы обучения.
• Математика: Повторите свои знания в области статистики и вероятности, так как они являются основой многих техник NLP.

1-й квартал: Основные знания

В первом квартале мы сосредоточимся на фундаментальных техниках NLP и создании основных знаний в области NLP. К концу этого квартала нашей целью является получение базовых знаний по NLP.

Месяц 1: Предварительная обработка текста и встроенные представления слов

В первом месяце вашего пути по NLP сфокусируйтесь на следующих темах:

• Предварительная обработка текста: Изучите основы NLP, овладев техниками предварительной обработки текста. Это включает понимание мощи регулярных выражений для поиска шаблонов, реализацию удаления стоп-слов для фильтрации общеупотребительных слов и изучение стемминга и лемматизации для приведения слов к их основным формам.
• Встроенные представления слов: Освойте понятие встроенных представлений слов, важных для отображения семантических отношений в текстовых данных. Ознакомьтесь с методами One Hot Encoding, TF-IDF, Word2Vec и FastText.

Проекты

• Анализ настроений: Примените приобретенные навыки для проведения анализа настроений на текстовых данных. Используйте методы предобработки текста и различные техники вложения слов для понимания и классификации настроений, положив основу для более сложных приложений обработки естественного языка.
• Обнаружение фейковых новостей: Продемонстрируйте практическое применение методов обработки естественного языка в реальных сценариях. Постройте проект, фокусирующийся на обнаружении фейковых новостей, используя предварительную обработку текста и вложения слов для выявления паттернов и языковых сигналов, указывающих на дезинформацию.

Научные статьи

• TF-IDF: Углубитесь в научную статью о методе вычисления веса слова в тексте по формуле «частота встречаемости слова в документе» на «частоту встречаемости слова во всех документах». Поймите его значение в области обработки естественного языка.
• Word2Vec: Изучите научную статью о Word2Vec, популярной технике вложения слов.

2 месяц: Глубокое обучение обработке естественного языка и автоматическому реферированию текста

Во втором месяце погрузитесь в мир глубокого обучения и его применение в обработке естественного языка:

• Глубокие нейронные сети для обработки NLP: Погрузитесь в мощный ландшафт глубокого обучения с акцентом на фреймворках, таких как PyTorch и TensorFlow. Получите практический опыт использования их возможностей для решения сложных задач обработки естественного языка.
• Техники обработки естественного языка: Изучите спектр передовых методов обработки естественного языка, включая сверточные нейронные сети (CNN) для извлечения признаков, рекуррентные нейронные сети (RNN) для последовательных данных, нейронные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) для работы с долгосрочными зависимостями, блокирующие рекуррентные блоки (GRU) для эффективного обучения и модели энкодер-декодер для задач, таких как обучение последовательности на последовательность.

Проекты

• Автоматическое реферирование текста: Примените свои знания глубокого обучения и методов обработки естественного языка для создания системы, которая автоматически генерирует краткие рефераты из длинных текстов. Этот проект позволит улучшить ваши навыки понимания и представления содержательного материала.
• Машинный перевод: Исследуйте многоязыковую коммуникацию, разрабатывая проект машинного перевода. Используйте модели глубокого обучения для безупречного перевода текста между языками, демонстрируя трансформационную силу обработки естественного языка в преодолении лингвистических барьеров.

Научные статьи

• CNN , RNN: Исследуйте научную статью о сверточных нейронных сетях (CNN) и рекуррентных нейронных сетях (RNN) в контексте обработки естественного языка.
• LSTM , Энкодер-декодер: Углубитесь в научную статью о нейронных сетях с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и архитектуре энкодер-декодер.

3 месяц: Механизмы внимания и перенос обучения

В третьем месяце сфокусируйтесь на механизмах внимания и переносе обучения в обработке естественного языка:

• Внимание – это всё, что вам нужно: Углубитесь в прорывную научную статью “Внимание – это всё, что вам нужно”, чтобы раскрыть трансформационную роль механизмов внимания в задачах обработки естественного языка. Поймите фундаментальные концепции внимания и его применение для улучшения производительности моделей.
• Модели на основе трансформера: Исследуйте мир современных моделей на основе трансформера, таких как BERT, Roberta и GPT-1-2. Поймите, как эти предварительно обученные модели изменили область обработки естественного языка, захватывая сложные контекстные отношения в языке.

Проекты

• Предсказание следующего слова: Примените ваши новые знания о механизмах внимания для разработки проекта, направленного на предсказание следующего слова в данном предложении. Это практическое дело позволит отточить навыки реализации стратегий, основанных на внимании, и предоставит ценные идеи о моделировании языка и контекстном понимании.

Научные статьи

• Статья о внимании: Погрузитесь глубже в научную статью о механизмах внимания в моделях-трансформерах. Эта одна научная статья представляет много важных концепций.

2 квартал: Создание LLM с нуля

К концу 1 квартала у вас будет прочная базовая знания, необходимые для NLP. Существует список проектов, которые вы можете выполнить для укрепления своих знаний. Я оставлю ссылку на эти проекты в описании ниже. Теперь, во 2 квартале, приходит более активная часть. Здесь мы будем тщательно изучать LLM и то, как их обучать, настраивать и создавать. Наша цель во 2 квартале – научиться настраивать и создавать LLM с нуля.

Месяц 4: Использование языковых моделей и инженерия промптов

В четвертом месяце изучайте, как использовать языковые модели и создавать промпты для более эффективной работы с NLP:

• Начните знакомство с LLM: Начните изучение языковых моделей (LLM) путем понимания различных типов, таких как базовые модели и те, которые настроены для конкретных задач. Узнайте о представлении языка и адаптации к задачам.
• Базовые модели: Исследуйте ключевые модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), PaLM (Pattern Learning Model) и Llama. Поймите архитектурные основы и возможности, которые делают эти модели важными для развития приложений NLP.

Проекты

• Создание приложений LLM с использованием RAG: Примените ваши знания и разработайте приложения, использующие методы восстановления-улучшения генерации (RAG). Используйте силу инженерии промптов и механизмов восстановления для улучшения генерации языка, создавая приложения, которые демонстрируют практическое влияние передовых языковых моделей.

Месяц 5: Настройка базовых моделей и передовые методы

В пятом месяце сосредоточьтесь на настройке базовых моделей и передовых методов. Изучите тонкости настройки языковых моделей, изучая продвинутые техники, такие как Prompt Engineering Fine-Tuning (PEFT) и Lora-Qlora. Поймите, как эти методы могут значительно улучшить приспособляемость базовых моделей к конкретным задачам NLP.

Проекты

Настройка модели LLM: Примените ваши знания о методах настройки, выполнив проект по усовершенствованию базовой языковой модели для конкретной задачи NLP. Это практическое занятие углубит ваше понимание адаптации и оптимизации модели, что является неотъемлемым условием для настройки языковых моделей под конкретные приложения.

Также читайте: Начинающему о тонкой настройке больших языковых моделей (LLM)

Месяц 6: Обучение LLM с нуля и создание пользовательских моделей

В последний месяц вашего пути обучения NLP изучите процесс обучения языковых моделей с нуля и создания пользовательских моделей:

Проекты

Создание моделей LLM: Завершите ваше путешествие NLP, выполнив сложный проект – обучите пользовательскую языковую модель с нуля, подобную созданию Llama 2, настроенную для конкретной задачи NLP. Это дело продемонстрирует вашу компетентность в проектировании архитектуры модели, методах обучения и умении учитывать особенности задачи, являясь значимым вехой в вашем освоении обработки естественного языка.

Также читайте: Руководство для начинающих по созданию собственных больших языковых моделей с нуля

Итого

Поздравляем вас с завершением этого всеобъемлющего 6-месячного курса по NLP, чтобы стать экспертом по NLP в 2024 году.

На Analytics Vidhya мы смогли дать возможность более чем 400 000 энтузиастам по науке о данных востребованные карьерные пути. Если вы хотите стать экспертом по NLP, не покидая свою работу, рассмотрите возможность записи на нашу программу GenAI Pinnacle. Эта эксклюзивная программа предлагает персонализированный план обучения, 200 часов погружения в обучение, более 10 реальных проектов, еженедельное наставничество с экспертами по Generative AI и овладение более чем 26 инструментами и библиотеками GenAI.

Ваш путь обучения дал вам необходимые навыки, практические проекты и исследовательскую деятельность. Помните, что непрерывное обучение является ключом к развитию ваших навыков в этой динамичной области NLP. Счастливого исследования в области NLP!