Публикации по теме 'transformers'


Разблокировка трансформатора: развитие технологий от RNN и LSTM
Углубленный взгляд на последовательные модели с особым акцентом на трансформеры. Преамбула Я хотел бы предоставить вам некоторые удобоваримые определения концепций машинного обучения (ML), которые не являются жизненно важными для глубокого понимания в этой статье, но, тем не менее, являются важными элементами. Если вы уже знаете их, не стесняйтесь переходить к содержанию ниже. Векторы Векторы — это способ представления информации в многомерном пространстве. Допустим, мы..
NLP: построение модели исправления грамматических ошибок — Аналитика глубокого обучения
Делать крутые вещи с данными Введение Системы исправления грамматических ошибок (GEC) предназначены для исправления грамматических ошибок в тексте. Grammarly — пример такого продукта для исправления грамматики. Исправление ошибок может улучшить качество письменного текста в электронных письмах, сообщениях в блогах и чатах. Задачу GEC можно рассматривать как задачу последовательности, в которой модель Transformer обучается принимать неграмматическое предложение в качестве входных..
Тонкая настройка DistilBERT с вашим собственным набором данных для задач множественной классификации
Поскольку обработка естественного языка (NLP) быстро развивалась за последние несколько лет, архитектуры на основе преобразователей продемонстрировали огромный успех в различных задачах NLP. Механизм внимания, который позволяет модели улавливать контекстную информацию, стал значительным прорывом в области НЛП. Одной из популярных моделей на основе трансформаторов является BERT (двунаправленные представления кодировщика от трансформаторов). BERT успешно справляется с различными задачами..
Представляем Meta-Transformer: революционную мультимодальную базовую модель, переопределяющую ИИ…
В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) разработка мультимодальных моделей изменила правила игры, позволяя системам ИИ обрабатывать различные типы данных, такие как текст, изображения, аудио, видео, графики и таблицы. . Сегодня мы рады представить Meta-Transformer, новаторскую мультимодальную базовую модель, которая превзошла все существующие эталоны, включая современную (SOTA) модель ImageBind, легко обрабатывая ошеломляющие двенадцать различных модальностей..
Эффективно аннотируйте текстовые данные для трансформеров с помощью активного обучения + перемаркировки
Повысьте производительность модели Transformer с помощью маркировки данных с помощью Active Learning В этой статье я расскажу об использовании активного обучения для улучшения точно настроенной модели Transformer для классификации текста, сохраняя при этом общее количество собранных меток от людей-аннотаторов на низком уровне. Когда ограничения ресурсов не позволяют вам получить метки для всех ваших данных, активное обучение направлено на то, чтобы сэкономить время и деньги, выбирая,..
Разъяснение статей 52: БЛУМ
BLOOM — это модель преобразователя с открытым доступом, состоящая только из декодера и состоящая из 176B параметров, разработанная совместно сотнями исследователей с целью демократизации передовой технологии LLM. Обученный на корпусе ROOTS, охватывающем различные языки, BLOOM демонстрирует высокую производительность в различных тестах, особенно после тонкой настройки многозадачности. Набор обучающих данных BLOOM обучен на корпусе ROOTS, составной коллекции из 498 наборов данных Hugging..
Yuno : поисковая система на основе контекста для аниме.
Оглавление: "Введение" "Основная идея" Метод "Заключение" Введение Рассмотрим задачу, в которой существуют тысячи различных объектов, и каждый объект имеет множество различных свойств, а цели заданы некоторые свойства, вернуть все объекты, которые могут содержать указанные свойства. Эта задача может быть непосредственно переведена для решения следующей задачи. Например, предположим, что вы хотите посмотреть определенное аниме на средневековую тему и сюжет о мести ...