Fine-tuning di modelli pre-addestrati (BERT, GPT).

Modulo 1: Fine-tuning di Modelli Pre-addestrati Panoramica sul fine-tuning e la sua importanza nell’ambito del deep learning. Cos'è un modello pre-addestrato e come può essere utilizzato. Differenza tra pre-addestramento e fine-tuning: il ruolo di ciascuno nella creazione di modelli efficienti. Modulo 2: Cos’è il Fine-tuning Definizione di fine-tuning e differenze con il training da zero. Vantaggi del fine-tuning in termini di risorse computazionali e performance. Tecniche di fine-tuning: come adattare un modello a un nuovo dominio o task specifico. Modulo 3: Introduzione a BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Cos'è BERT e come funziona: la base del modello pre-addestrato. Architettura di BERT: encoder bidirezionale e rappresentazioni contestuali. Pre-addestramento di BERT: come avviene il pre-addestramento su enormi dataset di testo. Modulo 4: Fine-tuning di BERT per Task Specifici Come adattare BERT per compiti di NLP come classificazione del testo, Named Entity Recognition (NER), e question answering. Preparazione del dataset per il fine-tuning su task specifici. Tecniche per modificare l'architettura di BERT in base ai task. Modulo 5: Addestramento e Sostituzione dell'Output Layer di BERT L'importanza dell'output layer e come personalizzarlo. Come sostituire l'output layer per il fine-tuning di BERT. Esempi di modifiche per compiti come classificazione binaria, multilabel, o multi-classe. Modulo 6: Hyperparameter Tuning durante il Fine-tuning di BERT Identificazione dei principali iperparametri da ottimizzare durante il fine-tuning. Tecniche per la ricerca degli iperparametri: grid search, random search e ottimizzazione bayesiana. Come evitare l'overfitting durante il fine-tuning di BERT. Modulo 7: Introduzione a GPT (Generative Pretrained Transformer) Cos'è GPT e come si differenzia da BERT: il modello autoregressivo per la generazione di testo. L'architettura di GPT: decoder unidirezionale. Pre-addestramento di GPT su grandi corpora di testo e l’abilità di generare testo. Modulo 8: Fine-tuning di GPT per Task di Generazione del Testo Come fine-tunare GPT per generare testo personalizzato su un determinato dominio. Applicazioni di GPT nel completamento del testo, generazione creativa, e traduzione automatica. Strategie per il fine-tuning su specifici set di dati o stili di scrittura. Modulo 9: Fine-tuning di GPT per Task di Completamento del Testo Tecniche di fine-tuning per migliorare la qualità dei completamenti del testo. Uso di prompt specifici per ottimizzare la generazione di testo in contesti particolari. Esempi di applicazioni per GPT nei chatbot, assistenti virtuali e generazione di contenuti. Modulo 10: L'Importanza della Quantità e Qualità dei Dati nel Fine-tuning Come la qualità e quantità dei dati influenzano il fine-tuning di modelli pre-addestrati. La preparazione dei dati: pulizia, bilanciamento e formattazione per i task di fine-tuning. Tecniche per sfruttare dataset piccoli ed evitare il rischio di overfitting. Modulo 11: Trasferimento dell’Apprendimento tra Domini con Fine-tuning Il concetto di trasferimento dell'apprendimento: come adattare modelli pre-addestrati a nuovi domini. Tecniche per il fine-tuning su dati di dominio specifico, ad esempio, fine-tuning di BERT per compiti legali, medici o finanziari. I benefici del fine-tuning su un dominio simile rispetto a un dominio completamente nuovo. Modulo 12: Ottimizzazione delle Performance nei Modelli Fine-tuned Tecniche di ottimizzazione per migliorare le performance dei modelli fine-tuned. Monitoraggio dei risultati e valutazione delle performance: metriche di performance come accuracy, precision, recall, F1-score. Strategie di regularizzazione per evitare l'overfitting durante il fine-tuning. Modulo 13: Fine-tuning su Modelli di Lunga Durata: GPT-3 e Oltre Il fine-tuning di modelli su larga scala come GPT-3 e modelli generativi avanzati. Come sfruttare l'infrastruttura cloud per il fine-tuning di modelli di grandi dimensioni. Le sfide associate al fine-tuning di modelli enormi: costi, risorse e ottimizzazione. Modulo 14: Etica e Responsabilità nel Fine-tuning di Modelli Pre-addestrati Considerazioni etiche nell'utilizzo di modelli pre-addestrati per generare contenuti. Il rischio di bias nei modelli fine-tuned e come mitigarli. Implicazioni legali nell'uso di modelli pre-addestrati per attività sensibili. Modulo 15: Tendenze Future nel Fine-tuning di Modelli Pre-addestrati Nuove tendenze nel fine-tuning e nell'evoluzione dei modelli pre-addestrati. Le sfide future per l'uso di GPT, BERT e modelli simili. La direzione dell'innovazione nell'intelligenza artificiale e nelle architetture di deep learning.