University · Data Science · Natural Language Processing for Data Science
Large Language Models and NLP Applications
4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze
Transformer recap, BERT/GPT architecture and training, fine-tuning, prompt engineering, RAG, LLM applications (chatbots, code generation, search), limitations and hallucinations
Inhaltsübersicht
- The Transformer Architecture and Pre-training Paradigms
- Fine-Tuning and Transfer Learning in NLP
- Prompt Engineering and Retrieval-Augmented Generation
- LLM Applications, Limitations, and Hallucinations
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- Classification, Sentiment Analysis, and Topic Modeling
- Text Preprocessing: Tokenization, Stemming, Lemmatization, and TF-IDF
- Word Embeddings: Word2Vec, GloVe, and Contextual Representations
- Large Language Models: Transformers, BERT, and GPT Architecture
- Sentiment Analysis, Named Entity Recognition, and Text Classification
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