BERT模型與Transformer模型原理及工程化實踐經(jīng)驗

  培訓講師：李海良

講師背景：
李海良老師暨南大學副教授，碩士生導師，九三學社社員，中山大學工學博士香港城市大學訪問學者廣東工業(yè)大學校外合作研究生導師研究方向為深度學習、圖像識別、智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)簡介l2018年獲得中山大學工學博士學位，2019年至2021年在暨 詳細>>

李海良
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BERT模型與Transformer模型原理及工程化實踐經(jīng)驗詳細內(nèi)容

BERT模型與Transformer模型原理及工程化實踐經(jīng)驗

**課程大綱：BERT模型與Transformer模型原理及工程化實踐經(jīng)驗**
**一、課程介紹（30分鐘）**
1. 課程目標與期望
2. 自然語言處理（NLP）概述
3. BERT與Transformer在NLP中的地位與應用
**二、自然語言處理基礎（1小時）**
1. NLP定義與任務分類 2. 文本表示：從詞袋模型到詞嵌入
3. 序列模型：RNN、LSTM與GRU
**三、Transformer模型原理（1.5小時）**
1. Transformer模型簡介
2. 自注意力機制（Self-Attention）
- 注意力機制概述
- 自注意力機制的計算過程
- 多頭自注意力（Multi-Head Attention）
3. 位置編碼（Positional Encoding）
4. 編碼器（Encoder）與解碼器（Decoder）
- 編碼器結構
- 解碼器結構
- 編碼器-解碼器交互
**四、BERT模型原理（1.5小時）**
1. BERT模型簡介
2. BERT的預訓練任務
- 掩碼語言模型（Masked Language Model, MLM）
- 下一個句子預測（Next Sentence Prediction, NSP）
3. BERT模型架構
- Transformer編碼器堆疊
- 輸入與輸出表示
4. BERT的微調(diào)與應用
- BERT微調(diào)策略
- BERT在NLP任務中的性能與應用案例
**五、BERT與Transformer的工程化實踐經(jīng)驗（2小時）**
1. 環(huán)境搭建與準備
- Python環(huán)境配置
- 深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）的安裝
- 文本處理庫（如NLTK、jieba等）的安裝
2. 數(shù)據(jù)預處理
- 數(shù)據(jù)清洗與標準化
- 分詞與編碼
- 數(shù)據(jù)集劃分
3. 模型訓練與優(yōu)化
- 加載預訓練模型
- 微調(diào)BERT或Transformer模型
- 超參數(shù)調(diào)整與模型優(yōu)化
4. 模型評估與部署
- 評估指標與評估方法
- 模型保存與加載
- 模型部署策略與工具
5. 工程化挑戰(zhàn)與解決方案
- 計算資源優(yōu)化
- 模型壓縮與加速
- 分布式訓練與部署
**六、實戰(zhàn)演練與案例分析（30分鐘）**
1. 使用BERT或Transformer進行NLP任務的實戰(zhàn)演練
2. 案例分析：BERT與Transformer在特定任務中的工程化實踐
**七、課程總結與未來展望（30分鐘）**
1. 課程內(nèi)容總結
2. BERT與Transformer的優(yōu)缺點與局限性
3. NLP領域的未來趨勢與新技術展望
4. 學員提問與討論

 

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