Глубинное обучение для текстовых данных 23/24 — различия между версиями
| (не показано 9 промежуточных версии этого же участника) | |||
| Строка 18: | Строка 18: | ||
Плейлист с записями лекций: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB | Плейлист с записями лекций: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB | ||
| + | |||
| + | Ссылка на anytask: https://anytask.org/course/1053 | ||
| + | |||
| + | Инвайты: Сашина группа - '''Vai3xuK''', Славина группа - '''Kutq97v''' | ||
| + | |||
| + | [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1J7zVSrdglNnnVgoTmrgC1YlPBlY1M8LViqjRlLdC0MY/edit?usp=sharing Табличка] с оценками. | ||
== Преподаватели и ассистенты == | == Преподаватели и ассистенты == | ||
| Строка 30: | Строка 36: | ||
|- | |- | ||
|} | |} | ||
| + | |||
| + | == Темы курса == | ||
| + | |||
| + | 1. Методы получения эмбеддингов слов: Счетные методы, Word2vec, GLOVE. Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=Ji68egxAWgw лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=My80O5Vx6fs&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=2 семинар] | ||
| + | |||
| + | 2. Классификация текста. Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=mNs0_icYp4I лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=FFmsejByamQ&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=4 семинар] | ||
| + | |||
| + | 3. Токенизация, языковые модели. Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=_WPXfEAsbTE лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=RrdYiCs2-zI&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=6 семинар] | ||
| + | |||
| + | 4. Рекуррентные нейронные сети. Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=9BBGEMI50O8&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=7 лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=6ojpRmCea0M&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=8 семинар] | ||
| + | |||
| + | 5. Seq2seq задача, механизм внимания, трансформер. Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=0_t0-uvihJ0&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=10 лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=E1btQgjPt2o&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=9 семинар] | ||
| + | |||
| + | 6. Трансформерные модели: GPT, BERT. Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=rZFu1UoOejo&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=11 лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=iMuqGlDyxLQ&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=12 семинар] | ||
| + | |||
| + | 7. Как дообучать предобученные модели? Почему дообучать модель целиком не всегда хорошо? Parameter-Efficient Fine-Tunning (PEFT). Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=Ylj9M_Ufy64&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=14 лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=qlyTrdLMrKs&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=15 семинар] | ||
| + | |||
| + | 8. Ускорение и сжатие модели. Дистилляция знаний, Квантизация. Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=dUMZvLLtKPI&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=17 лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=32IrfjUlp3U&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=17 семинар] | ||
| + | |||
| + | 9. Трюки для обучения трансформеров, работа с длинным контекстом. Записи: [https://www.youtube.com/watch?v=gIya8SHsX2s&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=18 лекция], [https://www.youtube.com/watch?v=C8Rw99tdqqc&list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB&index=19 семинар] | ||
| + | |||
| + | 10. Text style transfer. Записи: лекция (будет), семинар не проводился. | ||
== Домашние задания == | == Домашние задания == | ||
| + | '''Домашнее задание 1''': Задание посвящено обучению векторных представлений слов. | ||
| + | |||
| + | Ссылка на [https://github.com/ashaba1in/hse-nlp/blob/main/homeworks/hw1/hw1.ipynb ноутбук] с заданием. | ||
| + | |||
| + | '''Домашнее задание 2''': Задание посвящено обучению сверточных и рекуррентных нейронных сетей для задачи бинарной классификации. | ||
| + | |||
| + | Ссылка на [https://github.com/ashaba1in/hse-nlp/blob/main/homeworks/hw2/hw2.ipynb ноутбук] с заданием. | ||
| + | |||
| + | '''Домашнее задание 3''': Задание посвящено обучению моделей на основе архитектуры Трансформер для задачи генерации текста, а так же методам семплирования токенов. | ||
| + | |||
| + | Ссылка на [https://github.com/ashaba1in/hse-nlp/blob/main/homeworks/hw3/hw3.ipynb ноутбук] с заданием. | ||
| + | |||
| + | '''Домашнее задание 4''': Задание посвящено уменьшению размеров предобученной модели при дообучении на downstream задачу. | ||
| + | |||
| + | Ссылка на [https://github.com/ashaba1in/hse-nlp/blob/main/homeworks/hw4/hw4.ipynb ноутбук] с заданием. | ||
| + | |||
| + | == Контрольная работа == | ||
| + | Контрольная работа пройдет 02.11.2023 на лекции в формате письменной работы на 80 минут. [https://docs.google.com/document/d/15jkjm8w-TaTSzztuOCLjOeIh2SaABh6a4t2J0Aho31I/edit?usp=sharing Вопросы для подготовки]. | ||
== Формула оценок == | == Формула оценок == | ||
Текущая версия на 00:55, 7 декабря 2023
Содержание
О курсе
NLP (Natural Language Processing) — это область машинного обучения, которая пытается научить компьютер понимать и обрабатывать текстовые данные. NLP лежит в основе множества технологий, таких как системы перевода и генерации текстов, голосовые помощники, суммаризаторы текстов, спам детекторы и так далее. В настоящее время такие технологии не только облегчают жизнь людям, решая несложные задачи быстрее них. Часто модели машинного обучения позволяют достигать более высокого качества и оказываются “умнее” многих людей. Примером такой модели может стать нашумевшая ChatGPT, способная корректно отвечать на вопросы по самым различным темам.
В курсе мы постараемся дать вам понять и прочувствовать, что происходит в мире естественной обработки языка. Какие задачи бывают, какие проблемы встречаются в ходе их решения. Мы покажем, что NLP — это не набор пар (задача, решение), а общие идеи, которые применимы для решения множества задач и отражают некоторую общую концепцию.
Расписание
Лекции: каждый четверг в 13:00. Ссылка на зум.
Семинары: каждый четверг в 14:40. Сашин зум, Славин зум.
Полезные ссылки
Общий чат курса в telegram: https://t.me/+Nc5s_kMhUE44MWM6
Репозиторий курса на github: https://github.com/ashaba1in/hse-nlp
Плейлист с записями лекций: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0pc4NeOQqGLPcxmBHGUjnWB
Ссылка на anytask: https://anytask.org/course/1053
Инвайты: Сашина группа - Vai3xuK, Славина группа - Kutq97v
Табличка с оценками.
Преподаватели и ассистенты
| Преподаватели | Ассистенты |
|---|---|
| Александр Шабалин | Алексей Панков |
| Вячеслав Мещанинов |
Темы курса
1. Методы получения эмбеддингов слов: Счетные методы, Word2vec, GLOVE. Записи: лекция, семинар
2. Классификация текста. Записи: лекция, семинар
3. Токенизация, языковые модели. Записи: лекция, семинар
4. Рекуррентные нейронные сети. Записи: лекция, семинар
5. Seq2seq задача, механизм внимания, трансформер. Записи: лекция, семинар
6. Трансформерные модели: GPT, BERT. Записи: лекция, семинар
7. Как дообучать предобученные модели? Почему дообучать модель целиком не всегда хорошо? Parameter-Efficient Fine-Tunning (PEFT). Записи: лекция, семинар
8. Ускорение и сжатие модели. Дистилляция знаний, Квантизация. Записи: лекция, семинар
9. Трюки для обучения трансформеров, работа с длинным контекстом. Записи: лекция, семинар
10. Text style transfer. Записи: лекция (будет), семинар не проводился.
Домашние задания
Домашнее задание 1: Задание посвящено обучению векторных представлений слов.
Ссылка на ноутбук с заданием.
Домашнее задание 2: Задание посвящено обучению сверточных и рекуррентных нейронных сетей для задачи бинарной классификации.
Ссылка на ноутбук с заданием.
Домашнее задание 3: Задание посвящено обучению моделей на основе архитектуры Трансформер для задачи генерации текста, а так же методам семплирования токенов.
Ссылка на ноутбук с заданием.
Домашнее задание 4: Задание посвящено уменьшению размеров предобученной модели при дообучении на downstream задачу.
Ссылка на ноутбук с заданием.
Контрольная работа
Контрольная работа пройдет 02.11.2023 на лекции в формате письменной работы на 80 минут. Вопросы для подготовки.
Формула оценок
Определим накопленную оценку как Накоп = (0.4 * ДЗ + 0.3 * КР) / 0.7.
Итог = Округление(0.7 * Накоп + 0.3 * Э). Округление арифметическое.
- ДЗ — средняя оценка за домашние задания
- КР — оценка за контрольную работу
- Э — оценка за экзамен
Если Накоп >= 8, то студент может получить Округление(Накоп) в качестве итоговой оценки, не приходя на экзамен.
Формат экзамена: устный.
