November 2024
Intermediate to advanced
408 pages
12h 35m
French
book
Traitement du langage naturel avec les transformateurs, édition révisée
by Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
Overview
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Depuis leur introduction en 2017, les transformateurs sont rapidement devenus l'architecture dominante pour obtenir des résultats de pointe sur une variété de tâches de traitement du langage naturel. Si tu es un data scientist ou un codeur, ce livre pratique -aujourd'hui révisé en couleur- te montre comment former et mettre à l'échelle ces grands modèles en utilisant Hugging Face Transformers, une bibliothèque d'apprentissage profond basée sur Python.
Les Transformers ont été utilisés pour écrire des articles de presse réalistes, améliorer les requêtes de Google Search, et même créer des chatbots qui racontent des blagues ringardes. Dans ce guide, les auteurs Lewis Tunstall, Leandro von Werra et Thomas Wolf, parmi les créateurs de Hugging Face Transformers, utilisent une approche pratique pour t'apprendre comment fonctionnent les transformateurs et comment les intégrer dans tes applications. Tu apprendras rapidement une variété de tâches qu'ils peuvent t'aider à résoudre.
- Construis, débogue et optimise les modèles de transformateurs pour les tâches principales du NLP, telles que la classification de textes, la reconnaissance d'entités nommées et la réponse aux questions.
- Apprends comment les transformateurs peuvent être utilisés pour l'apprentissage par transfert interlinguistique.
- Appliquer les transformateurs dans des scénarios réels où les données étiquetées sont rares.
- Rendre les modèles de transformateurs efficaces pour le déploiement en utilisant des techniques telles que la distillation, l'élagage et la quantification.
- Former des transformateurs à partir de zéro et apprendre à les adapter à plusieurs GPU et à des environnements distribués.
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