Публикации по теме 'transformers'


Быстрое обучение: руководство для начинающих
Введение : – Машинное обучение произвело революцию в том, как мы решаем сложные проблемы, позволив компьютерам изучать закономерности и делать прогнозы. Одним из мощных методов машинного обучения является быстрое обучение. Быстрое обучение позволяет нам обучать модели с минимальными данными и человеческим опытом, что делает его отличным инструментом для новичков в этой области. В этом сообщении блога мы рассмотрим концепцию быстрого обучения, его преимущества и то, как вы можете..
«Трансформеры» — «Революция НЛП»
В этом сообщении блога мы рассмотрим концепцию трансформеров в области обработки естественного языка (NLP) . Я сделаю краткий обзор истории Трансформеров, объясню, как они работают, и расскажу об их влиянии на область НЛП. К концу этого сообщения в блоге вы будете лучше понимать, как трансформеры используются в НЛП, и потенциальные последствия этой технологии.
Встречайте Tracr: новый инструмент интерпретации DeepMind и ETH Zurich компилирует человекочитаемый код в…
Интерпретируемость стала новым модным словом и направлением исследований в разработке и развертывании систем ИИ. Хотя в последние годы модели глубокого обучения добились значительных успехов, вопрос о том, как эти модели работают, остается недостаточно изученным и плохо понятым — в основном из-за отсутствия…
Масштабируемая архитектура MegaByte от Meta AI для моделирования длинных последовательностей превосходит существующие…
Декодеры больших преобразователей продемонстрировали революционную производительность при обработке коротких последовательностей (до нескольких тысяч токенов контекста); но плохо масштабируется для изображений, книг и видео, где последовательности могут достигать миллионов байтов. Это ограничение стало узким местом для многих реальных…
Внимание — это все, что вам нужно: основная идея трансформера
Обзор модели Transformer и ее основных компонентов. Введение В этом сообщении в блоге я буду обсуждать самую революционную статью этого века Внимание — это все, что вам нужно (Васвани и др.). Сначала я расскажу о механизме внутреннего внимания, а затем перейду к архитектурным деталям Трансформера. В предыдущем сообщении в блоге От Seq2Seq к вниманию: революция в моделировании последовательностей я обсуждал происхождение механизма внимания и внимания Богданау. В этом блоге я буду..
Видео: 2 вебинара с Игуацио и
Вот два недавних вебинара, которые могут вам понравиться. На вебинаре Игуацио мы покажем вам, как развернуть модели Hugging Face с помощью MLRun в реальной бизнес-среде, непрерывно обслуживать их в масштабе, управлять их жизненным циклом в производстве и многое другое. На вебинаре Сосновая шишка мы покажем вам, как объединить Конечные точки вывода Hugging Face с векторной базой данных Сосновой шишки для создания приложений семантического поиска.
Две минуты НЛП — 20 учебных материалов для трансформеров
Статьи, обзоры, библиотеки и примеры кода Здравствуйте, любители НЛП! Как только появится Discord-сервер NLPlanet для общения НЛП-практиков, я работаю над первой организацией его каналов. Я планирую добавить обучающие ресурсы для многих областей НЛП, поэтому эта статья — шаг к подготовке такого контента. Если вас интересует сервер Discord, подпишитесь на NLPlanet на Medium , LinkedIn или Twitter , чтобы быть в курсе его выпуска. Наслаждаться! 😄 Ниже следует подготовленный..