Публикации по теме 'transformers'


Преобразование будущего: раскрытие потенциала глубокого обучения с помощью трансформеров
Введение В сегодняшнюю цифровую эпоху понимание естественного языка жизненно важно для взаимодействия человека с машиной. Трансформеры, с их исключительной способностью улавливать контекстуальные отношения и нюансы, изменили правила игры в этой области. От машинного перевода до суммирования текста, систем ответов на вопросы и анализа тональности — Transformers оказали значительное влияние на решение различных задач. Что такое трансформаторы? Преобразователи, замечательный компонент..
Блог Chat GPT, написанный им самим
Я экспериментировал с функциями Chat GPT, потому что в Интернете было много разговоров о его потенциальных применениях. Я прочитал несколько блогов об использовании Chat GPT в качестве чат-бота, чтобы научиться программировать, отвечать на часто задаваемые вопросы и даже как способ борьбы с депрессией. Задав несколько вопросов Chat GPT о себе, мы создали информацию, найденную в этом блоге. Подсказка 1 Напишите в блоге, как использовать Chat GPT и каковы его приложения?..
Реализация формальных алгоритмов для преобразователей
Архитектура трансформатора была представлена ​​в статье 2017 года Внимание — это все, что вам нужно . С тех пор были введены сотни вариаций центральной темы контекстуализации представлений токенов с помощью внимания (недавние общие взгляды см. в Обзор трансформеров и Эффективные методы обработки естественного языка ). : Обзор» ). Большие языковые модели, вероятно, являются наиболее широко известными типами преобразователей, но архитектура быстро проникает во все уголки машинного..
Классификация текстов и сентиментальный анализ
В современном мире текстовые данные повсюду. От сообщений в социальных сетях до отзывов клиентов предприятия и организации постоянно бомбардируются большими объемами текстовых данных. Но как они могут во всем этом разобраться? Вот где вступают в действие классификация текста и анализ тональности. Недавно у меня была возможность поработать над проектом, который включал создание модели классификации текста и анализа настроений для большого набора данных Twitter. Цель состояла в том,..
Действительно ли нам нужно масштабируемое скалярное произведение внимания?
В последние годы нейронные модели на основе преобразователей стали преобладающими моделями для решения задач НЛП. Они отличаются своим механизмом внимания, который позволяет собирать информацию о зависимостях на большом расстоянии, каждый токен связан со всеми другими токенами в предложении и может использовать соответствующую информацию от них. В этой статье мы опишем внутреннюю работу точечного продукта самовнимания, а затем приведем два примера того, как мы можем по-другому..
Как выполнить вывод с помощью преобразователя временных рядов PyTorch
Использование преобразователя PyTorch для прогнозирования временных рядов во время вывода, когда вы не знаете ввод декодера В этом посте я покажу, как выполнить вывод с помощью преобразователя PyTorch для прогнозирования временных рядов. В частности, мы будем использовать преобразователь временных рядов PyTorch, который я описал в своем предыдущем посте Как сделать преобразователь для прогнозирования временных рядов с помощью PyTorch . Пост структурирован следующим образом:..
Как построить преобразователи графов со сложностью O(N)
Учебное пособие по преобразователям с большими графами: часть I Создание мощных графических преобразователей стало популярной темой в сообществе машинного обучения графов, поскольку всплеск недавних усилий показал, что чистые модели на основе преобразователей могут работать конкурентоспособно или даже превосходить довольно много тестов GNN (см. некоторые типичные работы в этом направлении). [1, 2, 3]). Проблема, однако, заключается в том, что ключевой дизайн Трансформеров [4], т. е...