Bewertung:
Das Buch „Transformers for Natural Language Processing“ von Denis Rothman bietet eine umfassende Erkundung von Transformatormodellen mit Schwerpunkt auf der Verarbeitung natürlicher Sprache. Es richtet sich in erster Linie an Leser mit Vorkenntnissen in KI und Deep Learning und bietet eine ausgewogene Mischung aus theoretischen Erkenntnissen und praktischen Programmierbeispielen. Der Text erhält jedoch gemischte Kritiken, wobei einige seine Klarheit und seinen Lehrwert loben, während andere ihn als oberflächlich oder fehleranfällig kritisieren.
Vorteile:⬤ Ausführliche Darstellung der Architektur und der Anwendungen von Transformatoren.
⬤ Gute Mischung aus Theorie und praktischen Programmierbeispielen, die den Lesern eine gute Orientierung bieten.
⬤ Klare Erklärungen und übersichtliche Inhalte, ideal für Anfänger und Fortgeschrittene.
⬤ Bietet praktische Programmiermöglichkeiten und eine Fülle von Ressourcen, einschließlich Referenzen.
⬤ Enthält Informationen sowohl über modernste Modelle als auch über einfachere, lokal trainierbare Modelle.
⬤ Setzt ein gewisses Maß an Vorwissen voraus und ist daher für absolute Anfänger nicht geeignet.
⬤ Einige Leser empfanden den Inhalt als oberflächlich oder wenig tiefgründig, insbesondere was die technische Genauigkeit betrifft.
⬤ Probleme mit kleinen Schriftgrößen, die das Lesen erschweren.
⬤ Mehrere Beschwerden über den Schreibstil und die Klarheit bestimmter Erklärungen.
⬤ Einige negative Kritiken meinen, das Buch sei zu sehr auf den Hype und nicht auf die technische Substanz ausgerichtet.
(basierend auf 30 Leserbewertungen)
Transformers for Natural Language Processing - Second Edition: Build, train, and fine-tune deep neural network architectures for NLP with Python, PyTo
OpenAIs GPT-3, ChatGPT, GPT-4 und Hugging Face Transformers für Sprachaufgaben in einem Buch. Erhalten Sie einen Vorgeschmack auf die Zukunft der Transformatoren, einschließlich Computer-Vision-Aufgaben und Code-Schreiben und Unterstützung.
Der Kauf des gedruckten oder des Kindle-Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-Format.
Hauptmerkmale:
⬤ Mit Hugging Face ein BERT-basiertes Modell von Grund auf neu trainieren.
⬤ Verfeinern Sie leistungsstarke Transformer-Modelle, einschließlich OpenAIs GPT-3, um die Logik Ihrer Daten zu erlernen.
⬤ Führen Sie bei schwierigen NLP-Problemen eine Ursachenanalyse durch.
Buchbeschreibung:
Transformers verändern... nun ja... die Welt der KI. Es gibt viele Plattformen und Modelle, aber welche eignen sich am besten für Ihre Bedürfnisse?
Transformers for Natural Language Processing, 2. Auflage, führt Sie durch die Welt der Transformers, hebt die Stärken der verschiedenen Modelle und Plattformen hervor und vermittelt Ihnen gleichzeitig die Problemlösungsfähigkeiten, die Sie benötigen, um die Schwächen der Modelle zu überwinden.
Sie werden Hugging Face verwenden, um ein RoBERTa-Modell von Grund auf zu trainieren, von der Erstellung des Datensatzes über die Definition des Datensammlers bis zum Training des Modells.
Wenn Sie ein vortrainiertes Modell, einschließlich GPT-3, feinabstimmen wollen, dann zeigt Ihnen Transformers for Natural Language Processing, 2. Ausgabe, mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen wie.
Das Buch untersucht maschinelle Übersetzungen, Sprache-zu-Text, Text-zu-Sprache, Fragenbeantwortung und viele weitere NLP-Aufgaben. Es bietet Techniken zur Lösung schwieriger Sprachprobleme und kann sogar bei der Angst vor Fake News helfen (lesen Sie Kapitel 13 für weitere Details).
Sie werden sehen, wie innovative Plattformen wie OpenAI die Transformatoren über die Sprache hinaus in Computer-Vision-Aufgaben und Code-Erstellung mit Codex gebracht haben.
Am Ende dieses Buches werden Sie wissen, wie Transformatoren funktionieren und wie Sie sie implementieren und Probleme lösen können, wie ein KI-Detektiv!
Was Sie lernen werden:
⬤ Finden Sie heraus, wie ViT und CLIP Bilder beschriften (auch unscharfe!) und erstellen Sie Bilder aus einem Satz mit DALL-E.
⬤ Entdecke neue Techniken, um komplexe Sprachprobleme zu untersuchen.
⬤ Vergleichen Sie die Ergebnisse von GPT-3 mit T5, GPT-2 und BERT-basierten Transformatoren.
⬤ Führen Sie Sentiment-Analysen, Textzusammenfassungen, Sprachanalysen, maschinelle Übersetzungen und mehr mit TensorFlow, PyTorch und GPT-3 durch.
⬤ Messen Sie die Produktivität der wichtigsten Transformatoren, um ihren Umfang, ihr Potenzial und ihre Grenzen in der Produktion zu definieren.
Für wen dieses Buch geeignet ist:
Wenn Sie Transformatoren kennenlernen und auf Ihre natürlichsprachlichen (und Bild-)Daten anwenden wollen, ist dieses Buch für Sie.
Sie benötigen ein gutes Verständnis von Python und Deep Learning sowie ein Grundverständnis von NLP, um von diesem Buch zu profitieren. Viele Plattformen, die in diesem Buch behandelt werden, bieten interaktive Benutzeroberflächen, die es Lesern mit einem allgemeinen Interesse an NLP und KI ermöglichen, mehreren Kapiteln zu folgen. Und keine Sorge, wenn Sie einmal nicht weiterkommen oder Fragen haben: Mit diesem Buch haben Sie direkten Zugang zu unserer AI/ML-Community und dem Autor Denis Rothman. Er wird Sie also auf Ihrer Transformers-Reise begleiten!
| ISBN: | 9781803247335 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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