Fondamenti dei modelli Transformer e BERT

Sblocca il potere dell'elaborazione del linguaggio naturale moderna padroneggiando i modelli fondamentali che guidano le applicazioni AI più avanzate di oggi. Molti sistemi all'avanguardia, dagli strumenti di traduzione ai modelli linguistici di grandi dimensioni, si basano su queste architetture sofisticate. Alla fine di questo corso, possiederai una solida comprensione dei modelli Transformer e BERT, permettendoti di demistificare sistemi NLP complessi e prepararti per ulteriori studi in AI. Acquisirai la chiarezza concettuale necessaria per discutere, valutare e interpretare questi potenti modelli. Cosa imparerai: * Comprendere il meccanismo di attenzione e la sua importanza nell'elaborazione delle sequenze * Imparare l'architettura encoder-decoder centrale ai modelli Transformer * Afferrare i paradigmi di pre-training e fine-tuning alla base di BERT * Esplorare le tecniche di tokenizzazione essenziali per gli input dei modelli linguistici * Applicare le tue conoscenze per spiegare come questi modelli servono da base per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) * Esercitarsi a interpretare i componenti e il flusso di dati all'interno dei sistemi basati su Transformer Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'evoluzione della modellazione delle sequenze, costruendo gradualmente fino ai meccanismi dettagliati dell'architettura Transformer e del modello BERT. Ogni concetto è spiegato con esempi chiari e scritti per consolidare la tua comprensione. Questo corso è progettato per principianti assoluti senza alcuna esperienza precedente nell'elaborazione del linguaggio naturale o nell'apprendimento automatico avanzato. Tutti i concetti vengono introdotti da zero. Intraprendi il tuo viaggio per comprendere il futuro dell'elaborazione del linguaggio guidata dall'AI.