georgian-io/Transformers-Domain-Adaptation
این پروژه برای سازگار کردن مدلهای زبانی مبتنی بر ترانسفورمر با حوزههای متنی جدید طراحی شده بود ️
با استفاده از آن، میشد مدلهایی مثل BERT یا GPT را روی دادههای تخصصی (مثل پزشکی، حقوق، فنی) بهتر تنظیم کرد تا عملکردشان بهبود یابد
کاربرد:
این ابزار به شما کمک میکرد تا یک مدل زبانی عمومی را با آموزش مجدد روی دادههای حوزه خاص، برای کارهای تخصصی بهینه کنید
مثلاً یک مدل فارسی را روی متنهای پزشکی یا مالی فینتون کنید تا در تشخیص موجودیتهای نامدار یا خلاصهسازی بهتر عمل کند
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی دادههای شما از لحاظ سبک یا واژگان با دادههای آموزشی اولیه مدل تفاوت داره
مثلاً اگر میخواهید یک چتبات پشتیبانی فنی بسازید و مدل باید متون فنی را دقیق بفهمد، استفاده از این روش منطقیتره
چند مثال از موارد استفاده:
بهبود عملکرد NER در متنهای پزشکی
بهینهسازی مدل برای خلاصهسازی اسناد حقوقی
افزایش دقت تحلیل احساس در بررسی محصولات تخصصی
پیشبینی متن در چتباتهای صنعتی با دامنه محدود
- ##DomainAdaptation
- ##NLP
- ##Transformer
- ##Finetuning
- ##LanguageModel
- ##BERT
- ##GPT
- ##TextClassification
- ##MachineLearning
- ##DeepLearning