Celem laboratorium jest przedstawienie zaawansowanego problemu z zakresu przetwarzania języka naturalnego: odpowiadania na pytania.
- Najważniejsze architektury w NLP: sieci rekurencyjne i sieci transformacyjne.
- Rola zbiorów danych w uczeniu maszynowym.
- Warianty sieci transformacyjnych: encoder, encoder-decoder, decoder.
- Tokenizacja danych tekstowych.
- Trening modelu formułującego odpowiedzi na pytania.
- Rola gigantycznych modeli w problemach NLP.
Zawartość laboratorium dostępna jest w notebooku.