Параллельный вывод для миллионов строк с использованием трансформаторов с минимальной настройкой инфраструктуры Трансформеры берут слово НЛП штурмом. Трансформаторы выиграли от любой задачи, связанной с текстом. Лучшая библиотека для работы с трансформерами - HuggingFace , а самый простой способ начать работу с HuggingFace - через Простые трансформеры . В Интернете есть бесчисленные учебные пособия, которые научат вас, как настраивать модели преобразователей для классификации,..

Трансформеры сейчас популярны. Они становятся передовыми во всех областях с момента своего первого дебюта в статье Васвани и др. «Внимание - это все, что вам нужно». [1]. Хотя мы просто называем их «преобразователем», это механизм внимания, который мы впервые увидели в статье «Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу», написанном Bahdanau et al. [2]. В этой статье я хотел бы объяснить, что такое механизм внимания, насколько трансформаторы эффективны в..

Создаете следующего чат-бота? BERT, GPT-2: разгадывайте загадку модели трансформатора. Из этой статьи вы узнаете, почему возможно создание фейковых новостей. Основанные на преобразователях языковые модели, такие как GPT-2 от OpenAI , недавно позволили компьютерам генерировать реалистичные и последовательные продолжения по выбранной ими теме. Приложения можно найти в Помощниках письма AI, диалоговых агентах , системах распознавания речи. Модели на основе трансформера также успешно..

В этом посте показано, как настроить мощный трансформатор для анализа настроений. Кроме того, он служит подготовкой к моей последующей публикации о том, как создать исследовательский код с помощью Docker. Обновление: опубликовано 🐳 От исследований к производству: контейнерные учебные вакансии Что такое трансформеры и чем они полезны? Появление предварительно обученных языковых моделей в 2018 году изменило правила игры в сообществе обработки естественного языка (NLP),..

Прогнозирование данных временных рядов может быть трудным. Определенно сложно предсказать многомерные данные временных рядов. Прогнозирование многомерных данных временных рядов, где разные переменные являются разными типами данных, представляет собой уникальную и интересную задачу, которую я и мой партнер недавно предприняли с отличными результатами. Многовариантные временные ряды отчасти усложняются тем, что не существует окончательного лучшего способа их решения. Например, для..