Processamento de linguagem natural com transformadores, edição revisada

Desde a sua introdução em 2017, os transformadores tornaram-se rapidamente a arquitetura dominante para alcançar resultados de ponta numa variedade de tarefas de processamento de linguagem natural. Se és um cientista de dados ou programador, este livro prático - agora revisto a cores - mostra-te como treinar e escalar estes grandes modelos usando Hugging Face Transformers, uma biblioteca de aprendizagem profunda baseada em Python.

Os Transformers têm sido utilizados para escrever notícias realistas, melhorar as consultas de pesquisa do Google e até criar chatbots que contam piadas pirosas. Neste guia, os autores Lewis Tunstall, Leandro von Werra e Thomas Wolf, entre os criadores da Hugging Face Transformers, utilizam uma abordagem prática para te ensinar como os transformadores funcionam e como integrá-los nas tuas aplicações. Aprenderás rapidamente uma variedade de tarefas que podem ajudar-te a resolver.

• Constrói, depura e optimiza modelos de transformadores para as principais tarefas de PNL, como a classificação de texto, o reconhecimento de entidades nomeadas e a resposta a perguntas
• Aprende como os transformadores podem ser utilizados para a aprendizagem por transferência multilingue
• Aplica transformadores em cenários do mundo real onde os dados rotulados são escassos
• Torna os modelos de transformadores eficientes para a implementação utilizando técnicas como a destilação, a poda e a quantização
• Treina transformadores do zero e aprende a escalar para várias GPUs e ambientes distribuídos