Descripción
Desde su introducción en 2017, los transformadores se han convertido rápidamente en la arquitectura dominante para lograr resultados de vanguardia en una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural. Si eres un científico de datos o un programador, este libro práctico —ahora revisado a todo color— te muestra cómo entrenar y escalar estos grandes modelos usando Hugging Face Transformers, una biblioteca de aprendizaje profundo basada en Python.
Los transformadores se han utilizado para escribir noticias realistas, mejorar las consultas de Google Search e incluso crear chatbots que cuentan chistes malos. En esta guía, los autores Lewis Tunstall, Leandro von Werra y Thomas Wolf, entre los creadores de Hugging Face Transformers, utilizan un enfoque práctico para enseñarte cómo funcionan los transformadores y cómo integrarlos en tus aplicaciones. Aprenderás rápidamente una variedad de tareas que pueden ayudarte a resolver.
- Construye, depura y optimiza modelos de transformadores para tareas centrales de PNL, como clasificación de texto, reconocimiento de entidades nombradas y respuesta a preguntas
- Aprende cómo se pueden usar los transformadores para el aprendizaje por transferencia entre idiomas
- Aplica transformadores en escenarios del mundo real donde los datos etiquetados son escasos
- Haz que los modelos de transformadores sean eficientes para la implementación utilizando técnicas como destilación, poda y cuantificación
- Entrena transformadores desde cero y aprende a escalar a múltiples GPU y entornos distribuidos
Autor: Lewis Tunstall, Leandro Von Werra, Thomas Wolf
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 05/07/2022
Páginas: 406
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.43lbs
Tamaño: 9.19h x 7.00w x 0.84d
ISBN13: 9781098136796
ISBN10: 1098136799
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural