Публикации по теме 'transformers'


Использование Kubeflow для решения проблем с обработкой естественного языка
Этот блог был впервые опубликован 10 февраля 2022 г. в разделе УГОЛОК РАЗРАБОТЧИКОВ журнала Analytics India Magazine . Использование Kubeflow для решения задач обработки естественного языка Обработка естественного языка (NLP) — это набор методов и алгоритмов, которые позволяют компьютерам читать, понимать и… analyticsindiamag.com Обработка естественного языка (NLP) — это набор методов и алгоритмов, которые позволяют компьютерам..
ImageBind: одно пространство для встраивания, чтобы связать их все  — документ объясняет
Введение Изображения действительно обязывают. Изображение пляжа напоминает приятный шум волн, и когда я просто говорю слова «солнце, песчаный пляж и напиток», вы представляете тот же образ с солнечным светом, и вы сидите в нем с напитком. Все просто потому, что человеческий разум не только получает информацию через звук, видео, текст или прикосновение, но также каким-то образом согласовывает эти модальности, чтобы построить мысленную карту всех воспринятых данных. Хотя в наши дни в..
Создание и обучение миниатюрной модели Трансформера на уровне персонажа с использованием тензорного потока
В этом посте рассматриваются этапы создания и обучения упрощенной версии языковой модели преобразователя. Хотя существует бесчисленное количество ресурсов, посвященных архитектуре и реализации моделей трансформеров, этот пост предназначен для людей, которые только знакомятся с тонкостями модели. Конечно, я внимательно слежу за учебными пособиями, приведенными в официальной документации по tensorflow и keras, а также на таких страницах, как machinelearningmastery.com . Тем не менее,..
Как — Генерация вопросов с помощью трансформеров 🤗
Введение Генерация вопросов — это задача автоматического создания вопросов из текстового абзаца . В этом уроке вы узнаете, как использовать Библиотеку Huggingface и Модель трансформеров Сураджа Патила для реализации ваших собственных приложений для генерации вопросов. Установить зависимости pip install transformers==3.0.0 pip install nltk python -m nltk.downloader punkt Затем клонируйте репозиторий от Suraj Patil и перейдите в него. git clone..
Позиционное кодирование
Эта статья является второй в серии «Реализованный трансформер». Он вводит позиционное кодирование с нуля. Затем объясняется, как PyTorch реализует позиционное кодирование. Затем следует реализация трансформаторов. Фон Позиционное кодирование используется для обеспечения относительного положения каждого токена или слова в последовательности. При чтении предложения каждое слово зависит от окружающих его слов. Например, некоторые слова имеют разные значения в разных контекстах,..
Новая установка Meta AI раскрывает структуру и эволюцию трансформеров
В последние годы большие языковые модели (LLM) продемонстрировали сильную способность извлекать огромные объемы «глобальных» знаний из своих обучающих данных и продемонстрировали способность быстро адаптироваться к новой информации на основе заданных контекстов или подсказок. Несмотря на их впечатляющие возможности обучения «в контексте», их внутренние механизмы остаются недостаточно изученными…
пакет внимания на CRAN
Пакет attention R , описывающий, как с нуля реализовать механизм внимания , лежащий в основе трансформеров , на языке R , теперь доступен на CRAN . Ключевым примером результатов, которые были достигнуты с использованием (гораздо более крупных и сложных форм) transformers , является переход от AlphaFold (1) (который в основном опирался на LSTM ) на AlphaFold2 (который в основном основывался на transformers ). Это изменение подтолкнуло результаты соревнования по..