Осваиваем архитектуру Transformer
В этой книге рассказывается, как создавать различные приложения NLP на основе трансформеров, используя библиотеку Python Transformers.
Вы познакомитесь с архитектурой трансформеров и напишете свою первую программу для работы с моделями на основе этой передовой технологии. Вашему вниманию будут представлены эффективные модели c открытым исходным кодом для решения сложных задач и тестовые наборы данных; вы освоите методы многоязычной и межъязыковой обработки текстов, научитесь оптимизировать модели и узнаете, как добиться для этих моделей интерпретируемости и объяснимости.
Книга адресована специалистам по NLP, преподавателям машинного обучения / NLP и тем, кто хочет освоить машинное обучение в части обработки естественного языка. Предполагается, что читатель владеет навыками программирования на языке Python, знает основы NLP и понимает, как работают глубокие нейронные сети.
Архитектура Transformer и современные технологии NLP
В книге рассматриваются практические подходы к работе с трансформерами, обработке естественного языка и созданию приложений на Python. Материал поможет глубже разобраться в современных методах машинного обучения и применении готовых моделей для анализа и генерации текста.
Практическое применение моделей и обработка текста
Особое внимание уделяется применению библиотеки Transformers для разработки NLP-приложений. Читатель сможет разобраться в таких направлениях, как анализ текста, языковые модели, классификация текстов и автоматическая обработка больших объемов информации.
Работа с современными моделями машинного обучения требует понимания принципов искусственного интеллекта и глубокого обучения. Книга помогает освоить практические инструменты для работы с большими языковыми моделями, предварительно обученными моделями и задачами компьютерной лингвистики.
