Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów

Modele transformacyjne zmieniły sposób przetwarzania języka naturalnego. Rewolucja rozpoczęła się w 2017 roku, kiedy zaprezentowano światu tę architekturę sieci neuronowej. Kolejnym przełomem okazały się repozytoria modeli, takie jak biblioteka Transformers zespołu Hugging Face, która umożliwia łatwe pobranie wstępnie wytrenowanego modelu, jego konfigurację i użytkowanie. Poznaj niesamowite możliwości: wszędzie tam, gdzie jest mowa lub tekst, istnieją zastosowania NLP.

Niezwykle przejrzysty i wnikliwy przewodnik po najważniejszej bibliotece współczesnego NLP. Polecam!

Christopher Manning, profesor Uniwersytetu Stanforda

Tę książkę docenią praktycy: inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych, poszukujący sposobu praktycznego zaadaptowania modeli transformacyjnych do swoich potrzeb. Autorzy skupili się na praktycznej stronie tworzenia aplikacji językowych, a w poszczególnych rozdziałach ujęto wszystkie najważniejsze zastosowania transformerów w NLP. Zaczniesz od łatwych w użyciu potoków, następnie przystąpisz do pracy z tokenizatorami, klasami modeli i interfejsu Trainer API, pozwalającymi na trenowanie modeli do konkretnych zastosowań. Dowiesz się również, jak zastąpić interfejs Trainer biblioteką Accelerate, która zapewnia pełną kontrolę nad pętlą treningową i umożliwia trenowanie dużych transformerów od zera!

W książce:

• tworzenie modeli transformacyjnych przeznaczonych do typowych zadań NLP
• stosowanie transformerów do międzyjęzykowego uczenia transferowego
• używanie transformerów w rzeczywistych scenariuszach
• optymalizacja modeli technikami: destylacji, przycinania i kwantyzacji
• trenowanie modeli transformacyjnych z wykorzystaniem wielu procesorów graficznych w środowisku rozproszonym

Autorzy książki są współtwórcami platformy Hugging Face.

Wybitna książka poświęcona wybitnej bibliotece - wzór przejrzystości!

Jeremy Howard, profesor Uniwersytetu Queensland