Lewis Tunstall Boeken

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. 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!

Leistungsfähige State-of-the-Art-Sprachanwendungen mit vortrainierten Transformer-Modellen Transformer haben die NLP-Welt im Sturm erobert: Erhalten Sie einen fundierten und praxisnahen Überblick über die wichtigsten Methoden und Anwendungen im aktuellen NLP Das Buch wurde von den Gründern von Hugging Face, der Plattform für vortrainierte Transformer-Modelle für TensorFlow und PyTorch, verfasst Hands-On: Jeder Programmierschritt kann in Jupyter Notebooks nachvollzogen werden Transformer liefern hervorragende Ergebnisse bei der maschinellen Sprachverarbeitung und haben sich in den letzten Jahren zur vorherrschenden Architektur im Natural Language Processing (NLP) entwickelt. Dieses Praxisbuch zeigt Data Scientists und Programmierer*innen, wie sie NLP-Modelle mit Hugging Face Transformers, einer Python-basierten Deep-Learning-Bibliothek, trainieren und skalieren. Transformer kommen beispielsweise beim maschinellen Schreiben von Nachrichtenartikeln, bei der Verbesserung von Google-Suchanfragen oder bei Chatbots zum Einsatz. Lewis Tunstall, Leandro von Werra und Thomas Wolf, die die Transformers-Bibliothek von Hugging Face mitentwickelt haben, erklären in diesem Buch, wie Transformer-basierte Modelle funktionieren und wie Sie sie in Ihre Anwendungen integrieren. Sie erfahren, wie Transformer für eine Vielzahl von Aufgaben erfolgreich eingesetzt werden können. Erstellen, debuggen und optimieren Sie Transformer-Modelle für zentrale NLP-Aufgaben wie Textklassifizierung, Named Entity Recognition oder Question Answering Lernen Sie, wie Transformer für sprachenübergreifendes Transfer Learning verwendet werden Wenden Sie Transformer auf reale Anwendungsfälle an, bei denen nur auf wenige gelabelte Daten zurückgegriffen werden kann Optimieren Sie Transformer-Modelle für das Deployment mit Techniken wie Distillation, Pruning und Quantisierung Trainieren Sie Transformer von Grund auf und lernen Sie, wie sie auf mehreren GPUs und verteilten Umgebungen skalieren