Публикации по теме 'transformers'


Руководство для супер-нетерпеливых по началу работы с Bort
«Мы протестировали Bort на 23 задачах NLU, и на 20 из них он улучшил производительность BERT - на 31% в одном случае, хотя он на 16% больше и примерно в 20 раз быстрее». - Адриан де Винтер Цель данной статьи - показать, как преодолеть несколько проблем, с которыми вы столкнетесь при попытке запустить Bort в популярной и удобной среде Simple Transformers . Эта среда построена на основе Hugging Face Transformers . Борт Сначала вы создаете то, что хорошо работает, а затем..
Трансформаторные сети для прогнозирования спроса
Вступление Постоянные инновации всегда были в центре внимания отделов обработки данных Telegraph. Независимо от того, создавать ли новые продукты и услуги или внедрять новые методы оптимизации, улучшения и поддержки наших текущих продуктов. Инновации также играют решающую роль в успехе команды Data Science в Telegraph. Группа отвечает за определение областей бизнеса, в которых может быть полезно прогнозное моделирование, а также расширенные аналитические данные и рекомендации на..
LLM для чайников — Понимание больших языковых моделей GPT, BERT, T5
LLM, в соответствии со своим названием, представляют собой большие модели, обученные на огромном текстовом корпусе в режиме самоконтроля, так что они развивают общее понимание языка, а затем для любой последующей задачи, такой как классификация или генерация текста, модель может быть расширена (как простая как полностью подключенный слой) и точно настроены на помеченном наборе данных, специфичном для этой задачи. Токенизаторы Первым шагом в любой задаче НЛП является преобразование..
Трансформеры в понимании видео
Видео повсюду, и со временем их количество только увеличивается. Одним из способов решения проблем, связанных с видео, является использование отдельных кадров для классификации. Эта стратегия не принимает во внимание временные изменения. Исследователи машинного обучения предложили множество решений для работы с пространством и временем, и одним из последних методов является использование преобразователей. Трансформеры были введены в обработку естественного языка. Сейчас трансформеры..
BERTscore: оценка генерации текста с помощью BERT
Резюме исследовательской работы по машинному обучению BERTScore  – это показатель автоматической оценки, используемый для проверки качества систем генерации текста. В отличие от существующих популярных методов, которые вычисляют синтаксическое сходство на уровне токенов, BERTScore фокусируется на вычислении семантического сходства между токенами ссылки и гипотезы. Автор статьи протестировал его на задачах машинного перевода и подписей к изображениям и обнаружил, что он лучше..
Распределенный пакетный вывод с Hugging Face на Amazon Sagemaker
Используйте задания обработки SageMaker, чтобы легко выполнять логические выводы на большом наборе данных с помощью моделей Transformer Hugging Face. Этот блог даст вам полное представление о выполнении распределенного пакетного вывода для больших данных в рабочей среде. Мы будем использовать Amazon Sagemaker, полностью управляемый сервис машинного обучения. С помощью Amazon SageMaker специалисты по обработке данных и разработчики могут быстро создавать и обучать модели машинного..
Трансформеры
Модели-трансформеры стали популярными в большинстве задач НЛП. Многие модели на основе трансформаторов, такие как серия BERT, ROBERTa, GPT и т. д., считаются самыми современными моделями НЛП. В то время как НЛП перегружен всеми этими моделями, Трансформеры также набирают популярность в компьютерном зрении. Преобразователи теперь используются для распознавания и построения изображений, кодирования изображений и многого другого. В то время как модели-трансформеры захватывают область ИИ,..