Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
Lewis Tunstall, Thomas Wolf, Leandro Von Werra
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, US, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves USA, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA
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Since their introduction in 2017, transformers have quickly become the dominant architecture for achieving state-of-the-art results on a variety of natural language processing tasks. If you're a data scientist or coder, this practical book -now revised in full color- shows you how to train and scale these large models using Hugging Face Transformers, a Python-based deep learning library.Transformers have been used to write realistic news stories, improve Google Search queries, and even create chatbots that tell corny jokes. In this guide, authors Lewis Tunstall, Leandro von Werra, and Thomas Wolf, among the creators of Hugging Face Transformers, use a hands-on approach to teach you how transformers work and how to integrate them in your applications. You'll quickly learn a variety of tasks they can help you solve.Build, debug, and optimize transformer models for core NLP tasks, such as text classification, named entity recognition, and question answeringLearn how transformers can be used for cross-lingual transfer learningApply transformers in real-world scenarios where labeled data is scarceMake transformer models efficient for deployment using techniques such as distillation, pruning, and quantizationTrain transformers from scratch and learn how to scale to multiple GPUs and distributed environments.…
Codice articolo LU-9781098136796
- Titolo
- Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition
- Autore
- Lewis Tunstall, Thomas Wolf, Leandro Von Werra
- Editore
- O'Reilly Media, US
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098136799
- ISBN 13
- 9781098136796
- Peso dell'articolo
- 649 grammi
Since their introduction in 2017, transformers have quickly become the dominant architecture for achieving state-of-the-art results on a variety of natural language processing tasks. If you're a data scientist or coder, this practical book -now revised in full color- shows you how to train and scale these large models using Hugging Face Transformers, a Python-based deep learning library.
Transformers have been used to write realistic news stories, improve Google Search queries, and even create chatbots that tell corny jokes. In this guide, authors Lewis Tunstall, Leandro von Werra, and Thomas Wolf, among the creators of Hugging Face Transformers, use a hands-on approach to teach you how transformers work and how to integrate them in your applications. You'll quickly learn a variety of tasks they can help you solve.
- Build, debug, and optimize transformer models for core NLP tasks, such as text classification, named entity recognition, and question answering
- Learn how transformers can be used for cross-lingual transfer learning
- Apply transformers in real-world scenarios where labeled data is scarce
- Make transformer models efficient for deployment using techniques such as distillation, pruning, and quantization
- Train transformers from scratch and learn how to scale to multiple GPUs and distributed environments
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Leandro von Werra is a data scientist at Swiss Mobiliar where he leads the company's natural language processing efforts to streamline and simplify processes for customers and employees. He has experience working across the whole machine learning stack, and is the creator of a popular Python library that combines Transformers with reinforcement learning. He also teaches data science and visualisation at the Bern University of Applied Sciences.
Thomas Wolf is Chief Science Officer and co-founder of HuggingFace. His team is on a mission to catalyze and democratize NLP research. Prior to HuggingFace, Thomas gained a Ph.D. in physics, and later a law degree. He worked as a physics researcher and a European Patent Attorney.
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HEBRON, KY, U.S.A.
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