- promocja
Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face - ebook
Format ebooka:
MOBI
Format
MOBI
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najczęściej wybieranych formatów wśród czytelników
e-booków. Możesz go odczytać na czytniku Kindle oraz na smartfonach i
tabletach po zainstalowaniu specjalnej aplikacji. Więcej informacji
znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
PDF
czytaj
na laptopie
czytaj
na tablecie
Format e-booków, który możesz odczytywać na tablecie oraz
laptopie. Pliki PDF są odczytywane również przez czytniki i smartfony,
jednakze względu na komfort czytania i brak możliwości skalowania
czcionki, czytanie plików PDF na tych urządzeniach może być męczące dla
oczu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
EPUB
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najpopularniejszych formatów e-booków na świecie.
Niezwykle wygodny i przyjazny czytelnikom - w przeciwieństwie do formatu
PDF umożliwia skalowanie czcionki, dzięki czemu możliwe jest dopasowanie
jej wielkości do kroju i rozmiarów ekranu. Więcej informacji znajdziesz
w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Multiformat
E-booki sprzedawane w księgarni Virtualo.pl dostępne są w opcji
multiformatu - kupujesz treść, nie format. Po dodaniu e-booka do koszyka
i dokonaniu płatności, e-book pojawi się na Twoim koncie w Mojej
Bibliotece we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego
tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na
karcie produktu przy okładce. Uwaga: audiobooki nie są objęte opcją
multiformatu.
czytaj
na laptopie
Pliki PDF zabezpieczone watermarkiem możesz odczytać na dowolnym
laptopie po zainstalowaniu czytnika dokumentów PDF. Najpowszechniejszym
programem, który umożliwi odczytanie pliku PDF na laptopie, jest Adobe
Reader. W zależności od potrzeb, możesz zainstalować również inny
program - e-booki PDF pod względem sposobu odczytywania nie różnią
niczym od powszechnie stosowanych dokumentów PDF, które odczytujemy
każdego dnia.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire
dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na czytniku
Czytanie na e-czytniku z ekranem e-ink jest bardzo wygodne i nie męczy
wzroku. Pliki przystosowane do odczytywania na czytnikach to przede
wszystkim EPUB (ten format możesz odczytać m.in. na czytnikach
PocketBook) i MOBI (ten fromat możesz odczytać m.in. na czytnikach Kindle).
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na smartfonie
Aby odczytywać e-booki na swoim smartfonie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. iBooks dla
EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
Przetwarzanie języka naturalnego z wykorzystaniem transformerów. Budowanie aplikacji językowych za pomocą bibliotek Hugging Face - ebook
Modele transformacyjne zmieniły sposób przetwarzania języka naturalnego. Rewolucja rozpoczęła się w 2017 roku, kiedy zaprezentowano światu tę architekturę sieci neuronowej. Kolejnym przełomem okazały się repozytoria modeli, takie jak biblioteka Transformers zespołu Hugging Face, która umożliwia łatwe pobranie wstępnie wytrenowanego modelu, jego konfigurację i użytkowanie. Poznaj niesamowite możliwości: wszędzie tam, gdzie jest mowa lub tekst, istnieją zastosowania NLP.
Niezwykle przejrzysty i wnikliwy przewodnik po najważniejszej bibliotece współczesnego NLP. Polecam!
Christopher Manning, profesor Uniwersytetu Stanforda
Tę książkę docenią praktycy: inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych, poszukujący sposobu praktycznego zaadaptowania modeli transformacyjnych do swoich potrzeb. Autorzy skupili się na praktycznej stronie tworzenia aplikacji językowych, a w poszczególnych rozdziałach ujęto wszystkie najważniejsze zastosowania transformerów w NLP. Zaczniesz od łatwych w użyciu potoków, następnie przystąpisz do pracy z tokenizatorami, klasami modeli i interfejsu Trainer API, pozwalającymi na trenowanie modeli do konkretnych zastosowań. Dowiesz się również, jak zastąpić interfejs Trainer biblioteką Accelerate, która zapewnia pełną kontrolę nad pętlą treningową i umożliwia trenowanie dużych transformerów od zera!
W książce:
- tworzenie modeli transformacyjnych przeznaczonych do typowych zadań NLP
- stosowanie transformerów do międzyjęzykowego uczenia transferowego
- używanie transformerów w rzeczywistych scenariuszach
- optymalizacja modeli technikami: destylacji, przycinania i kwantyzacji
- trenowanie modeli transformacyjnych z wykorzystaniem wielu procesorów graficznych w środowisku rozproszonym
Autorzy książki są współtwórcami platformy Hugging Face.
Wybitna książka poświęcona wybitnej bibliotece - wzór przejrzystości!
Jeremy Howard, profesor Uniwersytetu Queensland
Spis treści
Słowo wstępne
Przedmowa
1. Witajcie, transformery
- Model koder-dekoder
- Mechanizmy atencji
- Uczenie transferowe w NLP
- Hugging Face Transformers - eliminowanie luki
- Przegląd zastosowań transformerów
- Klasyfikacja tekstu
- Rozpoznawanie nazwanych encji
- Odpowiadanie na pytania
- Streszczanie
- Tłumaczenie
- Generowanie tekstu
- Ekosystem Hugging Face
- Hugging Face Hub
- Hugging Face Tokenizers
- Hugging Face Datasets
- Hugging Face Accelerate
- Główne wyzwania związane z transformerami
- Podsumowanie
2. Klasyfikacja tekstu
- Zbiór danych
- Pierwsze spojrzenie na zbiory danych Hugging Face
- Od zbiorów do ramek danych
- Sprawdzanie rozkładu klas
- Jak długie są nasze tweety?
- Od tekstu do tokenów
- Tokenizacja znakowa
- Tokenizacja wyrazowa
- Tokenizacja podwyrazowa
- Tokenizacja całego zbioru danych
- Trenowanie klasyfikatora tekstu
- Transformery jako ekstraktory cech
- Dostrajanie transformerów
- Podsumowanie
3. Anatomia transformera
- Architektura transformera
- Koder
- Samouwaga
- Warstwa propagacji w przód
- Dodawanie normalizacji warstw
- Osadzenia pozycyjne
- Dodawanie głowy klasyfikacyjnej
- Dekoder
- Poznaj transformery
- Drzewo życia transformerów
- Gałąź koderów
- Gałąź dekoderów
- Gałąź koderów-dekoderów
- Podsumowanie
4. Wielojęzyczne rozpoznawanie nazwanych encji
- Zbiór danych
- Transformery wielojęzyczne
- Bliższe spojrzenie na tokenizację
- Potok tokenizatora
- Tokenizator SentencePiece
- Transformery w rozpoznawaniu nazwanych encji
- Anatomia klasy modelu transformera
- Ciała i głowy
- Tworzenie niestandardowego modelu do klasyfikacji tokenów
- Wczytywanie niestandardowego modelu
- Tokenizacja tekstów na użytek NER
- Miary efektywności
- Dostrajanie modelu XLM-RoBERTa
- Analiza błędów
- Transfer międzyjęzykowy
- Kiedy transfer zero-shot ma sens?
- Dostrajanie na wielu językach jednocześnie
- Interaktywne używanie widgetów modelu
- Podsumowanie
5. Generowanie tekstu
- Trudności z generowaniem spójnego tekstu
- Dekodowanie z wyszukiwaniem zachłannym
- Dekodowanie z wyszukiwaniem wiązkowym
- Metody próbkowania
- Próbkowanie top-k i próbkowanie jądrowe
- Która metoda dekodowania jest najlepsza?
- Podsumowanie
6. Streszczanie
- Zbiór danych CNN/DailyMail
- Potoki streszczania tekstu
- Punkt odniesienia
- GPT-2
- T5
- BART
- PEGASUS
- Porównanie różnych streszczeń
- Mierzenie jakości generowanego tekstu
- BLEU
- ROUGE
- Ewaluacja PEGASUS-a na zbiorze danych CNN/DailyMail
- Trenowanie modelu streszczania
- Ewaluacja PEGASUS-a na zbiorze SAMSum
- Dostrajanie PEGASUS-a
- Generowanie streszczeń dialogów
- Podsumowanie
7. Odpowiadanie na pytania
- Budowanie systemu QA opartego na recenzjach
- Zbiór danych
- Wyodrębnianie odpowiedzi z tekstu
- Budowanie potoku QA z wykorzystaniem biblioteki Haystack
- Ulepszanie potoku QA
- Ewaluacja modułu wyszukującego
- Ewaluacja modułu czytającego
- Adaptacja dziedzinowa
- Ewaluacja całego potoku QA
- Wykraczanie poza ekstrakcyjne QA
- Podsumowanie
8. Zwiększanie wydajności transformerów w środowisku produkcyjnym
- Wykrywanie intencji jako studium przypadku
- Tworzenie testu porównawczego
- Zmniejszanie modeli poprzez destylację wiedzy
- Destylacja wiedzy na użytek dostrajania
- Destylacja wiedzy na użytek treningu wstępnego
- Tworzenie trenera do destylacji wiedzy
- Wybór dobrej inicjalizacji ucznia
- Znajdowanie dobrych parametrów za pomocą Optuny
- Testowanie wydestylowanego modelu
- Przyspieszanie modeli za pomocą kwantyzacji
- Testowanie skwantyzowanego modelu
- Optymalizowanie inferencji za pomocą standardu ONNX i platformy ONNX Runtime
- Rozrzedzanie modeli poprzez redukcję wag
- Rozrzedzanie w głębokich sieciach neuronowych
- Metody redukcji wag
- Podsumowanie
9. Jak radzić sobie z nielicznymi etykietami lub brakiem etykiet
- Budowanie narzędzia do tagowania problemów na GitHubie
- Pozyskiwanie danych
- Przygotowywanie danych
- Tworzenie zbiorów treningowych
- Tworzenie wycinków treningowych
- Naiwny klasyfikator bayesowski jako model odniesienia
- Praca bez etykiet
- Praca z nielicznymi etykietami
- Wzbogacanie danych
- Używanie osadzeń jako tabeli wyszukiwania
- Dostrajanie standardowego transformera
- Uczenie kontekstowe i few-shot z podpowiedziami
- Wykorzystywanie danych bez etykiet
- Dostrajanie modelu językowego
- Dostrajanie klasyfikatora
- Metody zaawansowane
- Podsumowanie
10. Trenowanie transformerów od podstaw
- Duże zbiory danych i gdzie ich szukać
- Wyzwania związane z budowaniem dużego korpusu
- Budowanie własnego zbioru danych z kodem
- Praca z dużymi zbiorami danych
- Dodawanie zbiorów danych do witryny Hugging Face Hub
- Budowanie tokenizatora
- Model tokenizatora
- Mierzenie efektywności tokenizatora
- Tokenizator dla Pythona
- Trenowanie tokenizatora
- Zapisywanie niestandardowego tokenizatora w witrynie Hub
- Trenowanie modelu od podstaw
- Opowieść o celach treningu wstępnego
- Inicjalizowanie modelu
- Implementowanie klasy do wczytywania danych
- Definiowanie pętli treningowej
- Przebieg treningowy
- Wyniki i analiza
- Podsumowanie
11. Przyszłe kierunki
- Skalowanie transformerów
- Prawa skalowania
- Wyzwania związane ze skalowaniem
- Prosimy o uwagę!
- Atencja rozrzedzona
- Atencja linearyzowana
- Nie tylko tekst
- Wizja
- Tabele
- Transformery multimodalne
- Przetwarzanie mowy na tekst
- Wizja i tekst
- Co dalej?
| Kategoria: | Programowanie |
| Zabezpieczenie: |
Watermark
|
| ISBN: | 978-83-289-0712-6 |
| Rozmiar pliku: | 12 MB |
