【レビュー】機械学習エンジニアのためのTransformers


【PR】この記事には広告を含む場合があります
  • 出版情報
  • ・著者：LewisTunstall／著 LeandrovonWerra／著 ThomasWolf／著 ほか
  • ・出版日：20220805
  • ・ページ数：420P
  • レビュー数
  • ・週間：0記事
  • ・月間：0記事
  • ・年間：5記事
  • ・全期間：5記事
　　　Amazonでみる　　　

ジャンルTop10選

LLM
transformers
GenerativeAI
NLP
OpenCALM
Python
Python,types.newclass(),メタクラス
SimulatedAnnealing
gpt-2
データ分析

目次

Hugging Faceの開発者による解説書！
「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。

概要

Hugging Face Transformersを使った自然言語処理の解説書。大規模モデルを学習しスケールする方法を紹介。

レビューの一覧

　・焼きなまし法とパラメタ調整について[2023-12-11に投稿]

　・O'REILLYのPython書籍を７冊ななめ読みしたメタクラスの話[2023-12-07に投稿]

　・日本語LLM OpenCALMでTransformersによる文章生成AIを学ぶ[2023-08-03に投稿]

　・大規模言語モデル(LLM)とそれまでの技術の流れを入門用にまとめた[2023-06-18に投稿]

　・GPTのtemperatureとは何なのか[2023-01-09に投稿]


amazonで確認