Denne boken tilbyr en problemløsningsorientert tilnærming til læring om transformere, og gir deg muligheten til å komme raskt i gang med effektive metodologier som vil forme fremtiden for naturlig språkprosessering (NLP). Boken presenterer nøkkelfunksjoner som rask prototyping ved hjelp av oppdaterte Python-biblioteker for å utvikle robuste løsninger på industrielle utfordringer. Du vil lære å løse avanserte NLP-problemer, inkludert navngitt entitetsgjenkjenning, informasjonsutvinning, språkgenerering og samtale-AI. I tillegg vil du få innsikt i hvordan du overvåker modellens ytelse med verktøy som BertViz, exBERT og TensorBoard. Boken tar deg gjennom de grunnleggende prinsippene for transformerbaserte språkmodeller, som har dominert studiene innen NLP og blitt et nytt paradigme. Du begynner med å skrive ditt første 'hello-world'-program, og fortsetter med å forstå hvordan en tokenizer fungerer og hvordan du kan trene din egen tokenizer. Etter hvert som du avanserer i lærematerialet, vil du utforske stadig mer komplekse konsepter og applikasjoner innen NLP.
