PYTHON_360 Telegram 417
🔖Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
Автор: Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf (2022)

С момента своего появления в 2017 году трансформеры быстро стали доминирующей архитектурой для достижения передовых результатов в самых разных задачах обработки естественного языка. Если вы дата-сайентист или программист, эта практическая книга — теперь в полном цвете — покажет вам, как обучать и масштабировать большие модели с помощью Hugging Face Transformers, библиотеки глубокого обучения на Python.

Трансформеры уже использовались для написания реалистичных новостных статей, улучшения поисковых запросов Google и даже создания чат-ботов, рассказывающих банальные шутки. В этом руководстве авторы Льюис Тунсталл, Леандро фон Верра и Томас Вольф - одни из создателей Hugging Face Transformers - предлагают практический подход, чтобы объяснить, как работают трансформеры и как интегрировать их в ваши приложения. Вы быстро освоите широкий спектр задач, которые они помогают решать.

- Создавайте, отлаживайте и оптимизируйте модели-трансформеры для ключевых NLP-задач, таких как классификация текста, распознавание именованных сущностей и ответы на вопросы
- Узнайте, как трансформеры применяются для кросс-лингвального обучения переносу
- Используйте трансформеры в реальных сценариях, где размеченные данные ограничены
- Делайте модели-трансформеры эффективными для внедрения с помощью техник дистилляции, прореживания и квантизации
- Обучайте трансформеры с нуля и осваивайте масштабирование на несколько GPU и распределённые среды

👉 @python_360
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1



tgoop.com/python_360/417
Create:
Last Update:

🔖Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
Автор: Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf (2022)

С момента своего появления в 2017 году трансформеры быстро стали доминирующей архитектурой для достижения передовых результатов в самых разных задачах обработки естественного языка. Если вы дата-сайентист или программист, эта практическая книга — теперь в полном цвете — покажет вам, как обучать и масштабировать большие модели с помощью Hugging Face Transformers, библиотеки глубокого обучения на Python.

Трансформеры уже использовались для написания реалистичных новостных статей, улучшения поисковых запросов Google и даже создания чат-ботов, рассказывающих банальные шутки. В этом руководстве авторы Льюис Тунсталл, Леандро фон Верра и Томас Вольф - одни из создателей Hugging Face Transformers - предлагают практический подход, чтобы объяснить, как работают трансформеры и как интегрировать их в ваши приложения. Вы быстро освоите широкий спектр задач, которые они помогают решать.

- Создавайте, отлаживайте и оптимизируйте модели-трансформеры для ключевых NLP-задач, таких как классификация текста, распознавание именованных сущностей и ответы на вопросы
- Узнайте, как трансформеры применяются для кросс-лингвального обучения переносу
- Используйте трансформеры в реальных сценариях, где размеченные данные ограничены
- Делайте модели-трансформеры эффективными для внедрения с помощью техник дистилляции, прореживания и квантизации
- Обучайте трансформеры с нуля и осваивайте масштабирование на несколько GPU и распределённые среды

👉 @python_360

BY Книги по Python | Books Python 📚




Share with your friend now:
tgoop.com/python_360/417

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

With the “Bear Market Screaming Therapy Group,” we’ve now transcended language. Choose quality over quantity. Remember that one high-quality post is better than five short publications of questionable value. The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. Content is editable within two days of publishing Deputy District Judge Peter Hui sentenced computer technician Ng Man-ho on Thursday, a month after the 27-year-old, who ran a Telegram group called SUCK Channel, was found guilty of seven charges of conspiring to incite others to commit illegal acts during the 2019 extradition bill protests and subsequent months.
from us


Telegram Книги по Python | Books Python 📚
FROM American