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Finetuning von Sprachmodellen
In diesem Webinar erfahren Sie, wie Sie existierende Sprachmodelle auf eigene Bedürfnisse anpassen können. Der dazu notwendige Trainingsaufwand ist vergleichsweise klein, die Ergebnisse sind dennoch absolut überzeugend.
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Finetuning von Sprachmodellen
Überblick
Allgemeine Sprachmodelle können oft nicht besonders gut ganz spezifische Aufgaben erfüllen. In diesem Teil des Webinars zeigen wir Ihnen, wie Sie trotzdem von den ganzen Vorarbeiten profitieren und Sprachmodelle an Ihre individuellen Bedürfnisse anpassen können. Sie lernen dazu den sogenannten Finetuning-Prozess kennen, können Daten auf Ihre Bedürfnisse anpassen und das richtige Basismodell für Ihre konkreten Anforderungen finden.
Grundlagen in Machine Learning sind empfohlen.
Prof. Dr. Christian Winkler
Gründer von datanizing und Professor für User Experience | datanizing GmbH
Prof. Dr. Christian Winkler ist Co-Gründer der datanizing GmbH und beschäftigt sich seit 20 Jahren mit künstlicher Intelligenz, speziell mit der automatisierten Analyse natürlich-sprachiger Texte (Natural Language Processing). Er forscht und publiziert zu diesem Thema und ist regelmäßig Sprecher auf Machine-Learning-Konferenzen. Als Professor an der TH Nürnberg konzentriert er sich bei seiner Forschung auf die Optimierung von User Experience mithilfe moderner Verfahren.
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Finetuning von Sprachmodellen
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