自然语言处理：BERT/GPT文本分类与生成培训课程
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培训对象： NLP算法工程师、文本分析人员、智能客服开发者、内容审核工程师。
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培训目标：
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培训内容介绍：
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一、 NLP发展与Transformer架构： 回顾NLP技术演进，深入Transformer的自注意力机制和多头注意力。
二、 BERT模型原理与预训练任务： 理解BERT的双向编码器结构，掌握掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。
三、 HuggingFace Transformers库： 安装和使用Transformers库，加载预训练模型和分词器。
四、 文本分类任务实战： 使用BERT微调进行情感分类、新闻分类，处理数据格式和模型输入。
五、 命名实体识别（NER）实战： 使用BERT进行序列标注，识别文本中的人名、地名、组织名。
六、 问答系统（QA）实现： 使用BERT微调抽取式问答，从给定上下文中提取答案片段。
七、 GPT模型原理与生成机制： 理解GPT的自回归生成原理，掌握不同解码策略（贪心、束搜索、采样）。
八、 文本生成任务实战： 使用GPT-2/GPT-3进行故事生成、摘要生成，控制生成长度和多样性。
九、 提示学习（Prompt Tuning）： 使用提示模板激发大模型能力，实现少样本学习和零样本学习。
十、 模型微调与参数高效微调： 使用全量微调和LoRA微调适配下游任务，避免灾难性遗忘。
十一、 模型评估与对比： 使用准确率、F1分数、困惑度、BLEU等指标评估模型性能。
十二、 实战项目：智能文本处理系统： 针对具体业务（评论分析、客服分类、自动摘要）开发完整的NLP解决方案。
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