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Transformers for Natural Language Processing - Second Edition

Denis Rothman (Autor)

Packt Publishing (Editora)

R$ 701,14
SKU: 9781803247335

OpenAI's GPT-3, ChatGPT, GPT-4 and Hugging Face transformers for language tasks in one book. Get a taste of the future of transformers, including computer vision tasks and code writing and assistance.


Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in PDF format


Key Features:

  • Pretrain a BERT-based model from scratch using Hugging Face
  • Fine-tune powerful transformer models, including OpenAI's GPT-3, to learn the logic of your data
  • Perform root cause analysis on hard NLP problems


Book Description:

Transformers are...well...transforming the world of AI. There are many platforms and models out there, but which ones best suit your needs?


Transformers for Natural Language Processing, 2nd Edition, guides you through the world of transformers, highlighting the strengths of different models and platforms, while teaching you the problem-solving skills you need to tackle model weaknesses.


You'll use Hugging Face to pretrain a RoBERTa model from scratch, from building the dataset to defining the data collator to training the model.


If you're looking to fine-tune a pretrained model, including GPT-3, then Transformers for Natural Language Processing, 2nd Edition, shows you how with step-by-step guides.


The book investigates machine translations, speech-to-text, text-to-speech, question-answering, and many more NLP tasks. It provides techniques to solve hard language problems and may even help with fake news anxiety (read chapter 13 for more details).


You'll see how cutting-edge platforms, such as OpenAI, have taken transformers beyond language into computer vision tasks and code creation using Codex.


By the end of this book, you'll know how transformers work and how to implement them and resolve issues like an

Sobre o Livro

Hugging Face é utilizado para pré-treinar um modelo RoBERTa do zero, incluindo a construção do conjunto de dados e a definição do data collator. O texto apresenta passos práticos de treinamento e preparação de dados para implementação em ambientes reais.

Processos de fine-tuning incluem instruções para ajustar modelos pré-treinados, incluindo GPT-3 e variantes, para aprender a lógica dos seus dados. Exemplos aplicados cobrem tradução automática, speech-to-text, text-to-speech e sistemas de question answering.

Ferramentas modernas como OpenAI e Codex são exploradas para levar transformers além do texto, com aplicações em visão computacional e geração de código. Capítulos oferecem métodos para diagnosticar problemas complexos de NLP e reduzir riscos relacionados à disseminação de informações falsas.

Características

Categoria Informática
Subcategoria Inteligência Artificial
Autores Denis Rothman
Sobre o Autor Denis Rothman é autor de obras sobre aprendizado de máquina e transformers, com publicações voltadas a aplicações práticas e implementações técnicas.
Idioma Inglês
Quantidade de Páginas 602
Acabamento Brochura
Editora Packt Publishing
ISBN 9781803247335
Tamanho 19.1x23.5
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