Секреты дообучения трансформеров на примере BERT // Курс «NLP / Natural Language Processing»

Вебинар посвящен дообучению трансформерных моделей под задачи автоматической обработки текстов (NLP). Разберем, как дообучать трансформеры на примере такой популярной модели как BERT как в теории так и на практике. А еще разберем как упростить процесс написания кода дообучения с помощью открытых LLM. Не знаешь как применять BERT? DeepSeek расскажет, а Мария Тихонова покажет! Вебинар будет особенно интересен: • Практикующим Data Scientists и ИТ-специалистам, которые хотят глубже погрузиться в область NLP • Тем, кто хочет узнать, что делает трансформеры такими умными • Людям, освоившими основы машинного обучения, но желающими развиваться в области DS После вебинара участники: - Узнают устройство модели BERT - Научатся дообучать предобученные трансформерные модели - Поймут, как упростить процесс написания кода с помощью открытых LLM «NLP / Natural Language Processing» - https://otus.pw/M0Je/ Преподаватель: Мария Тихонова - кандидат компьютерных наук Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/O128/ Следите за новостями проекта: → VK: https://vk.com/otusru → Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/