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NLPスーパーパワーを活用する:ステップバイステップのハグフェイスファインチューニングチュートリアル
はじめに Natural Language Processing(NLP)モデルの調整は、モデルのハイパーパラメータやアーキテクチャを変更し、通常はデータセットを調整して、特定のタスクでモデルのパフォーマンスを向上させることを意味します。学習率、モデルのレイヤー数、埋め込みのサイズ、およびさまざまな他のパラメータを調整することで、これを実現することができます。ファインチューニングは、モデルとタスクについての堅実な理解を要する時間のかかる手続きです。この記事では、Hugging Faceモデルのファインチューニング方法について説明します。 学習目標 Transformerとセルフアテンションを含むT5モデルの構造を理解する。 モデルのパフォーマンスを向上させるためのハイパーパラメータの最適化方法を学ぶ。 トークン化やフォーマットなどのテキストデータの準備方法をマスターする。 事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させる方法を知る。 モデルのトレーニングのためのクリーニング、分割、およびデータセットの作成方法を学ぶ。 損失や精度などのメトリクスを使用してモデルのトレーニングと評価の経験を積む。 ファインチューニングされたモデルを使用した応答や回答の生成の実世界の応用を探索する。 本記事は、Data Science Blogathonの一部として公開されました。 Hugging Faceモデルについて Hugging Faceは、自然言語処理(NLP)モデルのトレーニングと展開のためのプラットフォームを提供する企業です。このプラットフォームは、言語翻訳、テキスト生成、質問応答など、さまざまなNLPタスクに適したモデルライブラリを提供しています。これらのモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされ、幅広い自然言語処理(NLP)活動で優れたパフォーマンスを発揮するように設計されています。 Hugging Faceプラットフォームには、特定のデータセットで事前学習済みモデルをファインチューニングするためのツールも含まれており、アルゴリズムを特定のドメインや言語に適応させるのに役立ちます。プラットフォームには、アプリケーションで事前学習済みモデルをアクセスおよび利用するためのAPIや、ベスポークモデルを構築してクラウドにデリバリーするためのツールもあります。 NLPタスクにおけるHugging Faceライブラリの使用には、次のようなさまざまな利点があります:…
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