Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea „Transformers for Natural Language Processing” de Denis Rothman oferă o explorare cuprinzătoare a modelelor de transformare, cu accent pe prelucrarea limbajului natural. Cartea se adresează cu precădere cititorilor cu cunoștințe prealabile în domeniul inteligenței artificiale și al învățării profunde, oferind un echilibru între perspective teoretice și exemple practice de programare. Cu toate acestea, textul primește recenzii mixte, unii lăudându-i claritatea și valoarea instructivă, în timp ce alții îl critică pentru că este superficial sau predispus la erori.
Avantaje:⬤ Acoperire detaliată a arhitecturii și aplicațiilor transformatoarelor.
⬤ Amestec bun de teorie și exemple practice de codare, ceea ce îl face relatabil pentru cititori.
⬤ Explicații clare și conținut organizat, ideal atât pentru începători, cât și pentru practicienii avansați.
⬤ Oferă oportunități de codificare practică și o multitudine de resurse, inclusiv referințe.
⬤ Include informații atât despre modele de ultimă generație, cât și despre modele mai simple, antrenabile la nivel local.
Dezavantaje:⬤ Presupune un volum destul de mare de cunoștințe anterioare, ceea ce îl face nepotrivit pentru începători.
⬤ Unii cititori au considerat conținutul superficial sau lipsit de profunzime, în special în ceea ce privește acuratețea tehnică.
⬤ Probleme legate de fonturile mici care îngreunează citirea.
⬤ Mai multe plângeri cu privire la stilul de scriere și claritatea anumitor explicații.
⬤ Unele recenzii negative sugerează că cartea se concentrează prea mult pe publicitate, mai degrabă decât pe substanța tehnică.
(pe baza a 30 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Transformers for Natural Language Processing - Second Edition: Build, train, and fine-tune deep neural network architectures for NLP with Python, PyTo
Conținutul cărții:
Transformatoarele GPT-3, ChatGPT, GPT-4 și Hugging Face ale OpenAI pentru sarcini lingvistice într-o singură carte. Gustă din viitorul transformatoarelor, inclusiv sarcini de viziune computerizată și scriere de cod și asistență.
Achiziționarea cărții tipărite sau Kindle include o carte electronică gratuită în format PDF
Caracteristici principale:
⬤ Pregătiți un model bazat pe BERT de la zero folosind Hugging Face.
⬤ Pregătiți modele de transformare puternice, inclusiv GPT-3 de la OpenAI, pentru a învăța logica datelor dvs.
⬤ Efectuați analize ale cauzelor principale ale problemelor dificile de NLP.
Descrierea cărții:
Transformatoarele sunt... ei bine... transformă lumea inteligenței artificiale. Există multe platforme și modele, dar care dintre ele se potrivesc cel mai bine nevoilor dumneavoastră?
Transformers for Natural Language Processing, 2nd Edition, vă ghidează prin lumea transformatorilor, subliniind punctele forte ale diferitelor modele și platforme, învățându-vă în același timp abilitățile de rezolvare a problemelor de care aveți nevoie pentru a aborda punctele slabe ale modelelor.
Veți utiliza Hugging Face pentru a preinstrui un model RoBERTa de la zero, de la construirea setului de date la definirea colatorului de date și până la instruirea modelului.
Dacă doriți să perfecționați un model preinstruit, inclusiv GPT-3, Transformers for Natural Language Processing, 2nd Edition, vă arată cum prin ghiduri pas cu pas.
Cartea investighează traducerile automate, conversia text-voce, conversia text-vorbire, răspunsul la întrebări și multe alte sarcini NLP. Ea oferă tehnici de rezolvare a problemelor lingvistice dificile și poate ajuta chiar și în cazul anxietății legate de știrile false (citiți capitolul 13 pentru mai multe detalii).
Veți vedea cum platformele de ultimă oră, cum ar fi OpenAI, au dus transformatorii dincolo de limbaj în sarcini de viziune computerizată și crearea de coduri utilizând Codex.
Până la sfârșitul acestei cărți, veți ști cum funcționează transformatoarele și cum să le implementați și să rezolvați problemele ca un detectiv AI!
Ce veți învăța:
⬤ Descoperiți cum ViT și CLIP etichetează imaginile (inclusiv pe cele neclare! ) și creați imagini dintr-o propoziție folosind DALL-E.
⬤ Descoperiți noi tehnici de investigare a problemelor lingvistice complexe.
⬤ Comparați și contrastați rezultatele GPT-3 cu T5, GPT-2 și transformatoarele bazate pe BERT.
⬤ Executați analiza sentimentelor, rezumarea textelor, analiza discursului ocazional, traduceri automate și multe altele utilizând TensorFlow, PyTorch și GPT-3.
⬤ Măsurați productivitatea transformatoarelor cheie pentru a le defini domeniul de aplicare, potențialul și limitele în producție.
Pentru cine este această carte:
Dacă doriți să învățați despre transformatoare și să le aplicați datelor dvs. de limbaj natural (și imagini), această carte este pentru dvs.
Veți avea nevoie de o bună înțelegere a Python și a învățării profunde și de o înțelegere de bază a NLP pentru a beneficia la maximum de această carte. Multe dintre platformele abordate în această carte oferă interfețe utilizator interactive, care permit cititorilor cu un interes general în NLP și AI să urmărească mai multe capitole. Și, nu vă faceți griji dacă vă blocați sau aveți întrebări; această carte vă oferă acces direct la comunitatea noastră AI/ML și la autor, Denis Rothman. Așadar, el va fi acolo pentru a vă ghida în călătoria dvs. transformatoare!
