Transformers for NLP 2nd Edition скачать - Transformers for NLP 2nd Edition Скачать исходный код

Transformers for NLP 2nd Edition

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

Трансформеры для NLP-2-й издания

рисунок

Последнее обновление: 4 января 2024 г.

Дельфин? Дополнительные бонусные программы для OpenAI CHATGPT (GPT-3.5 Legacy), CHATGPT Plus (GPT-3.5 DEFAULT, GPT 3.5 по умолчанию и GPT-4).
Примеры API для GPT-3.5-Turbo, GPT-4, Dall-E 2, Google Cloud AI Language и Google Cloud AI Vision.
Откройте для себя HuggingGpt, Google Smart Compose, Google Bard и Microsoft New Bing.
Advanced Rimple Engineering с API CHATGPT и API GPT-4.

Просто ищете дельфина? И наслаждайтесь поездкой в будущее ИИ!

Свяжитесь со мной на LinkedIn
Получите книгу на Amazon

Модели трансформатора от BERT до GPT-4, окружающая среда от обнимающего лица до OpenAI. Точная настройка, обучение и примеры быстрого инженерного инженера. Бонусный раздел с CHATGPT, GPT-3.5-Turbo, GPT-4 и Dall-E, включая начало Jump-GPT-4, речь к тексту, текстовый до речи, генерацию текста до Dall-E и многое другое.

Начиная

Вы можете запустить эти ноутбуки на облачных платформах, таких как Google Colab или на вашей локальной машине. Обратите внимание, что в некоторых главах требуется графический процессор, который запускается в разумное количество времени, поэтому мы рекомендуем одну из облачных платформ, поскольку они предварительно установлены с CUDA.

Начало работы с API OpenAI

6 декабря 2023 года. Openai в настоящее время обновляет свою платформу. Если вы столкнетесь с проблемами с ноутбуками этого репозитория, вы можете реализовать следующие советы:

По состоянию на 4 января 2024 года, агрегации Openai применяются к «Давиньси». Рекомендуемая замена-«Davinci-002»
Google Colab: Cohere (языковые функции) и Tiktoken (BPE Tokenizer), необходимые для установки Openai (! PIP установить Tiktoken и! PIP Install -обновление COURE)
Вызов API изменился с "openai.completion.create" на "client.chat.completions.create" с client = [your openai client]
Вызов API Изменен с Engine = [имя модели] на модель = [имя модели]
Объект ответа развивается. Рекомендация: сначала напечатайте «Ответ», затем проанализируйте объект, чтобы получить доступ к тому, что вам нужно.
Если проблемы сохраняются, вы можете попытаться прикрепить предыдущую версию Openai :! PIP Install OpenAI == 0,28

Вы можете найти примеры этих советов по обновлению в Тебе, следующие ноутбуки, которые вы можете применить к другим записникам, если это необходимо: -getting_started_gpt_3.ipynb), суммирование

Работа на облачной платформе или в вашей среде

Чтобы запустить эти ноутбуки на облачной платформе, просто нажмите на один из значков в таблице ниже или запустите их в вашей среде.

Глава	Колаба	Кэггл	Градиент	Studiolab

Глава 2: Начало работы с архитектурой модели трансформатора
Multi_head_attument_sub_layer.ipynb posical_encoding.ipynb
Глава 3: Тонкая настройка моделей BERT
Bert_fine_tuning_sentence_classification_gpu.ipynb
Глава 4: Предварительная подготовка модели Роберты с нуля
Предварительная подготовка модели Роберты с нуля Kantaibert.ipynb
Глава 5: Задачи NLP вниз по течению с трансформаторами
Transformer_tasks.ipynb
Глава 6 Машинный перевод с трансформатором
Trax_translation.ipynb
Глава 7: Рост супрахуманских трансформаторов с двигателями GPT-3
Get get_started_gpt_3.ipynb Fine_tuning_gpt_3 (обновляется с новыми вызовами Openai в 01/2024)
Глава 8: Применение трансформаторов к юридическим и финансовым документам для суммирования текста искусственного интеллекта
Summarizing_text_with_t5.ipynb
Глава 9: Соответствующие токенизаторы и наборы данных
Tokenizers.ipynb Training_openai_gpt_2_ch09.ipynb Summarizing_with_chatgpt.ipynb
Глава 10: Семантическая маркировка роли
Srl.ipynb SEMANTIC_ROLE_LABELING_WITH_CHATGPT.IPYNB
Глава 11: Пусть ваши данные будут говорить: история, вопросы и ответы
QA.ipynb Haystack_qa_pipeline.ipynb
Глава 12 Обнаружение эмоций клиентов для прогнозирования
SentimentAnalysis.ipynb
Глава 13: Анализ фальшивых новостей с трансформаторами
Fake_news.ipynb Fake_news_analysis_with_chatgpt.ipynb
Глава 14: Интерпретация моделей трансформаторов черного ящика
Bertviz.ipynb Понимание_GPT_2_Models_with_ecco.ipynb
Глава 15: От NLP до моделей-агентских трансформаторов, нуждающихся в задаче,
Vision_transformers.ipynb Dall_e.ipynb
Глава 16: Появление трансформатора, управляемых носителями
Domain_specific_gpt_3_functionality.ipynb Kantaibert_recommender.ipynb Vision_mlp_mixer (нестабильный новый код в Q1-2024) Compact_convolutional_transformers.ipynb
Глава 17: Консолидация супрахуманских трансформеров с Openai Catgpt и GPT-4
Jump_starting_chatgpt_with_the_openai_api.ipynb Chatgpt_plus_writes_and_explains_classification.ipynb Get_started_openai_gpt_4.ipynb Rasfor_engineering_as_an_alternative_to_fine_tuning.ipynb Get_started_with_the_dall_e_2_api.ipynb Dowerge_with_chatgpt.ipynb All_in_one.ipynb
Приложение III: общее завершение текста с GPT-2
Openai_gpt_2.ipynb
Приложение IV: Завершение пользовательского текста с GPT-2
Training_openai_gpt_2.ipynb

Дополнительные блокноты Openai

Бонус	Колаба	Кэггл	Градиент	Sagemaker Studio Lab

? Исследуйте и сравните модели CHATGPT, GPT-4 и GPT-3
Изучение_GPT_4_API
? Создайте функцию xai catgpt, которая объясняет CHATGPT и функцию Xai Shap
Xai_by_chatgpt_for_chatgpt
? Вернитесь к происхождению с GPT-2 и CHATGPT
Gpt_2_and_chatgpt_the_origins
? Chatgpt или Davinin_instruct? Что лучше для вашего проекта?
CHATGPT_AS_A_COBOT_CHATGPT_VERSUS_DAVINCI_INSTRUCT.IPYNB
? Сравнение модели языка ИИ -Поспланируйте различные модели языка ИИ и их возможности через эту всеобъемлющую ноутбук. -Дю в различные API и функциональные возможности, такие как анализ настроений, распознавание сущности, анализ синтаксиса, классификация контента и видение AI. -Расскажите и сравните предложения языка Google Cloud AI, Google Cloud AI Vision, Openai GPT-4, Google Bard, Microsoft New Bing, Chatgpt Plus-GPT-4, обнимающего лица, HuggingGpt и Google Smart Compose.
6 декабря 2023 г. Обновление: в более новых версиях Gradio, как определяются входные данные, были обновлены. Вместо использования
`gr.inputs.Textbox` , теперь используйте `gr.Textbox` непосредственно для входов и выходов.
Exploring_and_comparing_advanced_ai_technologies.ipynb

Ключевые функции

Внедрение моделей, таких как Bert, Reformer и T5, которые превосходят модели классического языка
Сравните приложения NLP с использованием GPT-3, GPT-2 и других трансформаторов
Проанализируйте расширенные варианты использования, в том числе полисиими, межсовое обучение и компьютерное зрение. Справочник по бонусам GitHub с SOA Chatgpt, GPT-3.5-Turbo, GPT-4 и Dall-E Notebook.

Описание книги

Трансформеры являются изменением игры для понимания естественного языка (NLU) и стали одним из столпов искусственного интеллекта.

Трансформеры для обработки естественного языка, 2-е издание исследует глубокое обучение для машинного перевода, языкового моделирования, ответа вопросам и многих других доменов NLP с трансформаторами.

Специалист по искусственному ИИ Индустрия должен быть адаптируемым; Знать только одной платформы НЛП больше недостаточно. Различные платформы имеют разные преимущества в зависимости от приложения, будь то стоимость, гибкость, простота реализации, результаты или производительность. В этой книге мы анализируем многочисленные варианты использования с обнимающим лицом, Google Trax, OpenAI и AllennLP.

Эта книга дает возможность преобразовать возможности трансформеров, объединяя несколько методов НЛП, таких как анализ настроений, названное распознавание сущности и семантическая маркировка ролей, для анализа сложных вариантов использования, таких как рассечение поддельных новостей в Твиттере. Кроме того, см. Как трансформаторы могут создавать код, используя только краткое описание.

К концу этой книги НЛП вы поймете трансформеры с точки зрения когнитивной науки и будете опытны в применении предварительных моделей трансформаторов к различным наборам данных.

Чему вы узнаете

Откройте для себя новые способы выполнения методов НЛП с последними предварительными трансформаторами
Установите работу оригинального трансформатора, GPT-3, Берта, T5, Deberta и Reformer
Создание языковых программ Python с использованием концепций, которые превосходят классические модели глубокого обучения
Применить программы Python, Tensorflow и Pytorch к анализу настроений, обобщению текста, распознаванию речи, машинных переводам и многом другом
Измерьте производительность ключевых трансформаторов, чтобы определить их объем, потенциал и ограничения в производстве

Для кого эта книга

Если вы хотите узнать и применять трансформаторы к данным о своем естественном языке (и изображении), эта книга для вас.

Хорошее понимание NLP, Python и глубокого обучения требуется для большинства извлечений из этой книги. Многие платформы, описанные в этой книге, предоставляют интерактивные пользовательские интерфейсы, которые позволяют читателям общий интерес к НЛП и ИИ следовать нескольким главам этой книги.

1. Что такое трансформаторы?
2. Началось с архитектуры модели трансформатора
3. Настройка моделей BERT
4. Продвигая модель Роберты с нуля
5. Downstream NLP -задачи с трансформаторами
6. Перевод мачины с трансформатором
7. Рост супрахуманских трансформаторов с двигателями GPT-3
8. Привлечение трансформаторов к юридическим и финансовым документам для суммирования текста искусственного интеллекта
9. ОБСЛУЖИВАНИЕ ТКРИЗЕРЫ И ДЕРОГОВАНИЯ
10. Семантическая маркировка ролей с помощью BERT Transformers
11. Дайте ваши данные, разговоры: история, вопросы и ответы
12. Определение эмоций клиентов для прогнозирования
13. Анализирование фальшивых новостей с трансформаторами
14. Интерпретировать модели трансформаторов черного ящика
15. от NLP до моделей-трансформаторов-агрессии, агрессивных
16. Появление управляемых трансформаторами апопилотов
17. Консолидация супрагуманских трансформеров с Catgpt и GPT-4 Openai
Приложение I: Терминология моделей трансформаторов
Приложение II: Аппаратные ограничения для моделей трансформаторов
И еще!