自然语言处理的未来：PLM的技术发展与挑战

自然语言处理前沿技术

近年来,预训练语言模型(PLM)正在自然语言处理领域产生巨大影响。BERT、GPT系列模型不断刷新多项NLP任务的状态of-the-art。但是许多企业的NLP研发团队尚未掌握这波技术创新的风口。因此,有必要对NLP算法团队进行PLM技术的专题培训,帮助他们深入理解技术内涵,并能将更优异的PLM模型应用到产品中。

培训目标

• 深入理解预训练语言模型的技术内涵
• 掌握BERT、GPT等代表性模型的结构及预训练方法
• 学习PLM模型在NLP各下游任务上的微调实践
• 了解基于PLM的创新模型,如ELECTRA、SpanBERT等
• 学习多语言PLM的训练方法
• 掌握知识增强Pre-training的技术手段
• 了解PLM模型压缩和优化技术
• 提高基于PLM进行NLP任务改进的能力

培训内容

• PLM技术概览:发展脉络、代表模型
• BERT及其变体模型的内涵解析
• GPT系列及类GPT模型技术剖析
• PLM在NLP各任务上的微调实践
• 多语言PLM技术
• 基于PLM的知识增强
• PLM模型压缩和deployment

培训形式

• 理论授课:详细讲解PLM的技术内涵和算法原理
• 案例实践:通过实际NLP案例使用PLM模型
• 小组讨论:评估不同模型的适用场景,交流模型压缩与部署经验

培训时间安排

本次培训共计5天, 每天上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，具体时间安排如下：

• 第1天:PLM技术基础
• 第2天:BERT及相关模型解析
• 第3天:GPT系列模型解析
• 第4天:PLM在NLP任务上的微调实践
• 第5天:PLM的创新与优化

培训对象

NLP算法工程师、算法研发团队

培训师资

来自顶级高校与科研机构的NLP领域资深专家

培训效果评估

• 学习效果评估:案例实践效果
• 培训满意度调查
• PLM应用能力提升程度

通过系统的理论学习与案例实践,使学员全面掌握PLM技术的核心概念与工程落地方法,能够基于PLM进行NLP任务的持续优化。