Marcin Mazureknarzędzia online · artykuły · księgarniaRSS
Okładka: Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging FaceTylna okładka: Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face

Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face

Autor: Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf

Tłumacz: Grzegorz Werner

14+

Helion

29,90 zł 99,00 zł -70%

Kup w księgarni Helion

Gdzie kupić

SklepWydanieCena
Helion.plksiążka29,90 złKup
TaniaKsiazka.plksiążka35,05 złKup

Ceny z feedów partnerów, odświeżane codziennie. Linki są partnerskie — przy zakupie dostaję prowizję, cena dla Ciebie się nie zmienia.

Czytaj fragmentPobierz PDF

Kategorie
Deep Learning, NLP, PyTorch
Wydawca
Helion
Rodzaj
książka
Format
165x235
Oprawa
miękka
Stron
360
Data wydania
2024-03-19
ISBN
978-83-289-0711-9
Tytuł oryginału
Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition

Fragment książki — 28 stron

Kliknij stronę, żeby powiększyć. Całość możesz przeczytać online albo pobrać jako PDF. Fragment udostępniony przez wydawcę.

  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 1 z 281
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 2 z 282
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 3 z 283
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 4 z 284
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 5 z 285
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 6 z 286
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 7 z 287
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 8 z 288
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 9 z 289
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 10 z 2810
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 11 z 2811
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 12 z 2812
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 13 z 2813
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 14 z 2814
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 15 z 2815
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 16 z 2816
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 17 z 2817
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 18 z 2818
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 19 z 2819
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 20 z 2820
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 21 z 2821
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 22 z 2822
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 23 z 2823
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 24 z 2824
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 25 z 2825
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 26 z 2826
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 27 z 2827
  • Fragment „Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face” — strona 28 z 2828

Opis

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

Linki do księgarni są linkami partnerskimi Grupy Helion i Księgarni PWN (przez sieć Adtraction). Ceny i dostępność pochodzą z oferty wydawcy i mogą się zmienić.