NLP进阶(一)

目录

第一阶段:Transformer深入理解与微调实现(第1-2周)

[1. Week 1:深入Transformer架构与手写实现](#1. Week 1:深入Transformer架构与手写实现)

[2. Week 2:微调预训练模型与BERT应用](#2. Week 2:微调预训练模型与BERT应用)

第二阶段:RAG技术入门与实现(第3-4周)

[3. Week 3:RAG技术概念与基础实现](#3. Week 3:RAG技术概念与基础实现)

[4. Week 4:RAG技术优化与应用](#4. Week 4:RAG技术优化与应用)

第三阶段:高级任务与RAG技术融合(第5-6周)

[5. Week 5:信息抽取与RAG问答系统实现](#5. Week 5:信息抽取与RAG问答系统实现)

[6. Week 6:RAG在文本生成任务中的应用](#6. Week 6:RAG在文本生成任务中的应用)

第四阶段:综合项目与RAG技术部署(第7-8周)

[7. Week 7:综合应用项目------基于RAG的知识问答系统](#7. Week 7:综合应用项目——基于RAG的知识问答系统)

[8. Week 8:项目优化与云端部署](#8. Week 8:项目优化与云端部署)


第一阶段:Transformer深入理解与微调实现(第1-2周)

1. Week 1:深入Transformer架构与手写实现
  • 任务目标

    • 学习并深入理解Self-attention、Multi-head AttentionPositional Encoding
    • 手动实现简化版的Transformer,理解各个模块的底层逻辑。
  • 每日任务

    • Day 1-2:复习Transformer架构的相关论文并实现Attention机制。
    • Day 3-4:实现Multi-head Attention和Positional Encoding。
    • Day 5-6:结合各模块,完成Transformer的手写版,并测试在小型数据集上的表现。
    • Day 7:总结并调优模型,观察不同超参数对性能的影响。
2. Week 2:微调预训练模型与BERT应用
  • 任务目标

    • 使用BERT进行文本分类任务微调,并探索如何调整超参数提升效果。
    • 复习微调技术中的关键点(如learning rate、warm-up steps等)。
  • 每日任务

    • Day 1-2:使用Huggingface加载预训练BERT模型,处理文本分类任务(如IMDB情感分析)。
    • Day 3-4:调节超参数(学习率、Batch Size、Dropout等),分析每次实验的效果。
    • Day 5-6:实现学习率调度器(Learning Rate Scheduler)和Warm-up策略,提升模型的稳定性。
    • Day 7:总结微调经验,记录参数对模型效果的影响。

第二阶段:RAG技术入门与实现(第3-4周)

3. Week 3:RAG技术概念与基础实现
  • 任务目标

    • 学习RAG技术的基本原理,理解如何结合检索与生成模型。
    • 搭建基础的RAG模型,实现简单的检索+生成任务。
  • 每日任务

    • Day 1:阅读RAG相关论文,理解其工作原理(如《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》)。
    • Day 2-3:学习并实现检索模型,如DPR(Dense Passage Retrieval),用于从大规模知识库中检索信息。
    • Day 4-5:结合预训练的生成模型(如BART、T5),实现简单的RAG系统,用于回答问题或生成文本。
    • Day 6-7:在小型数据集上进行实验,测试RAG的效果,观察不同检索策略对生成质量的影响。
4. Week 4:RAG技术优化与应用
  • 任务目标

    • 优化RAG模型,学习如何提升检索效率与生成文本的质量。
    • 应用RAG技术于具体的NLP任务,如知识问答、文本摘要等。
  • 每日任务

    • Day 1-2:优化检索模块(如DPR)的性能,调整embedding模型与检索库的规模。
    • Day 3-4:测试不同的生成策略(如Beam Search、Top-k sampling),观察生成效果。
    • Day 5-6:在一个具体任务上使用RAG技术(如开放域问答系统),尝试提升生成质量。
    • Day 7:总结RAG技术的使用经验,探索进一步优化的方向。

第三阶段:高级任务与RAG技术融合(第5-6周)

5. Week 5:信息抽取与RAG问答系统实现
  • 任务目标

    • 实现一个基于RAG技术的问答系统,结合命名实体识别(NER)与关系抽取。
    • 学习如何让RAG从大规模文本中提取实体信息并生成连贯回答。
  • 每日任务

    • Day 1-2:使用RAG技术,从知识库中检索出相关信息,并结合NER任务,提取重要实体。
    • Day 3-4:实现一个结合NER与RAG的问答系统,系统能够检索到实体并生成回答。
    • Day 5-6:调优系统,优化生成部分,使其回答更加自然连贯。
    • Day 7:总结问答系统的设计与实现,撰写技术文档,记录调优细节。
6. Week 6:RAG在文本生成任务中的应用
  • 任务目标

    • 使用RAG技术在文本生成任务中,如自动摘要文档生成,优化生成质量。
    • 深入探索RAG技术在生成任务中的潜在优势。
  • 每日任务

    • Day 1-2:实现一个基于RAG的自动摘要系统,能够从长文本中检索关键信息并生成摘要。
    • Day 3-4:测试不同的生成策略,结合检索模块优化生成的连贯性与信息准确性。
    • Day 5-6:应用RAG技术于其他生成任务,如文档生成或长文本问答系统。
    • Day 7:总结RAG在文本生成中的表现,撰写项目报告或技术博客。

第四阶段:综合项目与RAG技术部署(第7-8周)

7. Week 7:综合应用项目------基于RAG的知识问答系统
  • 任务目标

    • 开发一个基于RAG的知识问答系统,从大规模知识库中检索信息并生成高质量回答。
    • 集成NER、关系抽取等模块,使系统能够在实际应用中使用。
  • 每日任务

    • Day 1-2:设计问答系统的架构,明确RAG在其中的角色与任务流程。
    • Day 3-4:开发项目的各个模块(如检索、生成、实体抽取等),确保各模块之间的协作顺畅。
    • Day 5-6:集成与测试系统,优化生成质量,提升回答的准确性与自然性。
    • Day 7:总结项目开发经验,撰写文档并准备项目展示。
8. Week 8:项目优化与云端部署
  • 任务目标

    • 优化RAG问答系统的性能,并学习如何将其部署到云端(如Docker、AWS等),实现在线服务。
    • 完成项目的最终优化与部署,展示实际效果。
  • 每日任务

    • Day 1-2:针对系统性能瓶颈进行优化,考虑模型量化、并行化等手段。
    • Day 3-4:学习如何将RAG模型部署到云端,确保在线推理速度和服务稳定性。
    • Day 5-6:测试并评估系统在生产环境中的表现,确保其能够稳定服务。
    • Day 7:总结项目部署过程,撰写报告或技术博客,展示成果。
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