Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition

Siden introduksjonen av transformers i 2017 har denne arkitekturen raskt blitt den dominerende løsningen for å oppnå førsteklasses resultater på en rekke oppgaver innen naturlig språkbehandling. For deg som er datascientist eller programmerer, tilbyr denne praktiske boken - nå revidert og i fullfarge - en grundig innføring i hvordan du kan trene og skalere disse omfattende modellene ved hjelp av Hugging Face Transformers, et Python-basert dyplæringbibliotek. Transformers har blitt brukt til å skrive realistiske nyhetsartikler, forbedre søkefunksjonen i Google, og til og med skape chatbots som forteller morsomme vitser. I denne guiden, skrevet av Lewis Tunstall, Leandro von Werra, og Thomas Wolf - blant skaperne av Hugging Face Transformers - benyttes en praktisk tilnærming for å lære deg hvordan transformers fungerer og hvordan du kan integrere dem i applikasjonene dine. Du vil raskt lære om en rekke oppgaver som transformers kan hjelpe deg med å løse. Bygg, feilsøk og optimaliser transformer-modeller for kjerneoppgaver innen naturlig språkbehandling, som tekstklassifisering, navngitt enhetsgjenkjenning og spørsmålsbesvarelse. Få innsikt i hvordan transformers kan forbedre dine prosjekter.