Transformers for NLP 2nd Edition下载 - Transformers for NLP 2nd Edition下载

Transformers for NLP 2nd Edition

其他源码

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nlp-2nd-edinition的变形金刚

最后更新：2024年1月4日

海豚？ Openai Chatgpt（GPT-3.5 Legacy），Chatgpt Plus（GPT-3.5默认，GPT 3.5默认值和GPT-4）的其他奖励程序。
GPT-3.5-Turbo，GPT-4，DALL-E 2，Google Cloud AI语言和Google Cloud AI Vision的API示例。
Discover Hugginggpt，Google Smart Compose，Google Bard和Microsoft的新Bing。
使用CHATGPT API和GPT-4 API的高级提示工程。

只是寻找海豚？并享受您进入AI的未来！

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从BERT到GPT-4的变压器模型，从拥抱脸到Openai的环境。微调，培训和及时的工程示例。带有Chatgpt，GPT-3.5-Turbo，GPT-4和DALL-E的奖励部分，包括跳跃启动的GPT-4，语音到文本，文本到语音，文本到文本形象，带有DALL-E等。

入门

您可以在Google Colab或本地计算机等云平台上运行这些笔记本。请注意，有些章节要求GPU在合理的时间内运行，因此我们建议使用Cuda预装的云平台之一。

Openai API入门

2023年12月6日。OpenAI目前正在更新其平台。如果您在此存储库的笔记本上遇到问题，则可以实现以下提示：

截至2024年1月4日，OpenAI折旧适用于“ Davinci”。推荐的替代品是“ Davinci-002”
Google colab：安装OpenAi（！pip install tiktoken和！pip install -upgrade cohere）所需的Cohere（语言功能）和Tiktoken（BPE Tokenizer）（BPE Tokenizer）
API呼叫从“ OpenAi.completion.create”更改为client = [您的OpenAi Client]
API调用从引擎= [模型名称]更改为模型= [模型名称]
响应对象正在发展。建议：首先打印“响应”，然后分析对象以访问您的需求。
如果问题持续存在，您可以尝试固定以前的OpenAI版本：！PIP install openai == 0.28

您可以在以下笔记本中找到这些更新提示的示例，如有必要，可以在其他笔记本上申请：-getting_started_gpt_3.ipynb），summarizing_with_with_chatgpt.ipynb和semantic_role_role_role_labeling_labeling_with_with_with_with_chatgpt.ipynb

在云平台或环境中运行

要在云平台上运行这些笔记本，只需单击下表中的一个徽章或在环境上运行它们。

章	COLAB	Kaggle	坡度	Studiolab

第2章：从变压器模型的架构开始
MULTI_HEAD_ATTENTION_SUB_LAYER.IPYNB positional_encoding.ipynb
第3章：微调伯特模型
bert_fine_tuning_sentence_classification_gpu.ipynb
第4章：从头开始预处理罗伯塔模型
从头开始预处理罗伯塔模型 Kantaibert.ipynb
第5章：带有变压器的下游NLP任务
Transformer_tasks.ipynb
第6章带有变压器的机器翻译
trax_translation.ipynb
第7章：用GPT-3发动机的Suprahuman Transformers的兴起
get_started_gpt_3.ipynb fine_tuning_gpt_3（在01/2024中使用新的OpenAI呼叫更新）
第8章：将变压器应用于AI文本摘要的法律和财务文件
summarizing_text_with_t5.ipynb
第9章：匹配的令牌和数据集
tokenizers.ipynb triending_openai_gpt_2_ch09.ipynb summarizing_with_chatgpt.ipynb
第10章：语义角色标签
srl.ipynb Semantic_role_labeling_with_chatgpt.ipynb
第11章：让您的数据进行谈话：故事，问题和答案
QA.IPYNB haystack_qa_pipeline.ipynb
第12章检测客户情绪以做出预测
感性分析。IPYNB
第13章：与变压器分析假新闻
fake_news.ipynb face_news_analysis_with_chatgpt.ipynb
第14章：解释黑匣子变压器模型
bertviz.ipynb 了解_gpt_2_models_with_ecco.ipynb
第15章：从NLP到任务不合时宜的变压器模型
vision_transformers.ipynb dall_e.ipynb
第16章：变压器驱动的副驾驶的出现
domain_specific_gpt_3_functionality.ipynb kantaibert_recommender.ipynb Vision_mlp_mixer（Q1-2024中的不稳定新代码） compact_convolutional_transformers.ipynb
第17章：？与Openai Chatgpt和GPT-4合并Suprahuman Transformers
jump_starting_chatgpt_with_the_openai_api.ipynb chatgpt_plus_writes_and_explains_classification.ipynb get_started_openai_gpt_4.ipynb 提示_engineering_as_an_alternative_to_fine_tuning.ipynb get_started_with_the_dall_e_2_api.ipynb speake_with_chatgpt.ipynb all_in_one.ipynb
附录III：GPT-2的通用文本完成
OpenAI_GPT_2.IPYNB
附录IV：使用GPT-2的自定义文本完成
triending_openai_gpt_2.ipynb

其他OpenAI奖金笔记本

奖金	COLAB	Kaggle	坡度	Sagemaker Studio Lab

探索和比较Chatgpt，GPT-4和GPT-3模型
探索_gpt_4_api
？创建一个chatgpt xai函数，解释了chatgpt和xai shap函数
xai_by_chatgpt_for_chatgpt
回到GPT-2和Chatgpt的起源
gpt_2_and_chatgpt_the_origins
？chatgpt还是Davinin_instruct？什么最适合您的项目？
chatgpt_as_a_a_cobot_chatgpt_versus_davinci_instruct.ipynb
AI语言模型比较 - 通过此综合笔记本探索各种AI语言模型及其功能。 - 研究不同的API和功能，例如情感分析，实体识别，语法分析，内容分类和AI愿景。 - 发现并比较Google Cloud AI语言，Google Cloud AI Vision，OpenAI GPT-4，Google Bard，Microsoft New Bing，Chatgpt Plus-GPT-4，Hugging Face，HuggingGpt和Google Smart Compose的产品。
2023年12月6日更新：在Gradio的较新版本中，定义输入的方式已更新。而不是使用
`gr.inputs.Textbox` ，现在直接使用`gr.Textbox`进行输入和输出。
探索_and_comparing_advanced_ai_technologies.ipynb

关键功能

实施胜过经典语言模型的模型，例如Bert，Reformer和T5
使用GPT-3，GPT-2和其他变压器比较NLP应用程序
分析高级用例，包括多义，跨语言学习和计算机视觉。带有SOA CHATGPT，GPT-3.5-Turbo，GPT-4和DALL-E笔记本的GitHub奖励目录。

书籍描述

变形金刚是改变自然语言理解（NLU）的游戏规则，并已成为人工智能的支柱之一。

自然语言处理的变压器第二版，研究了机器翻译，语言建模，问题效应以及带有变压器的更多NLP域的深度学习。

行业4.0 AI专家需要适应能力；只知道一个NLP平台已经不够了。不同的平台取决于应用程序的好处，无论是成本，灵活性，易于实施，结果还是性能。在这本书中，我们分析了许多用拥抱面孔，Google Trax，OpenAI和Allennlp的用例。

本书通过结合多种NLP技术（例如情感分析，命名实体识别和语义角色标签）来进一步促进变形金刚的功能，以分析复杂用例，例如在Twitter上解剖假新闻。另外，请查看如何仅使用简短描述创建代码。

到本NLP书的结尾，您将从认知科学的角度了解变压器，并熟练地将验证的变压器模型应用于各种数据集。

你会学到什么

通过最新的经过预定的变压器发现新的NLP技术的方法
掌握原始变压器GPT-3，BERT，T5，DEBERTA和改革者的运作
创建语言理解Python程序的概念，这些概念胜过经典深度学习模型
将Python，Tensorflow和Pytorch程序应用于情感分析，文本摘要，语音识别，机器翻译等等
测量关键变压器的生产率以定义其生产范围，潜力和限制

这本书是谁

如果您想学习并将变形金刚应用于自然语言（和图像）数据，那么本书适合您。

需要对NLP，Python和深度学习的良好了解才能从本书中受益。本书中涵盖的许多平台都提供了交互式用户界面，使对NLP和AI普遍兴趣的读者可以遵循本书的几章。

1.什么是变压器？
2.开始始于变压器模型的体系结构
3.调用伯特模型
4.从头开始预言罗伯塔模型
5.带有变压器的Downdownstream NLP任务
6.带有变压器的机器翻译
7.用GPT-3发动机的suprahuman变形金刚的兴起
8.将变压器应用于AI文本摘要的法律和财务文件
9.匹配令牌和数据集
10.具有基于BERT的变压器的语义角色标签
11.让您的数据进行谈话：故事，问题和答案
12.检测客户情绪以做出预测
13.与变压器的假新闻进行分析
14.解释黑匣子变压器模型
15.从NLP到任务无关的变压器模型
16.变压器驱动的副驾驶的出现
17. Suprahuman Transformers与Openai的Chatgpt和GPT-4的合并
附录I：变压器模型的术语
附录II：变压器模型的硬件约束
还有更多！