It covers the basics of natural language processing, the history of language models, and the current state of the field. The book provides practical examples and exercises to help readers understand the concepts and techniques presented. Book Description: The HundredPage Language Models Book Handson with PyTorch is a comprehensive guide to understanding the development of language models using PyTorch. This book covers the basics of natural language processing, the history of language models, and the current state of the field. It provides practical examples and exercises to help readers understand the concepts and techniques presented. The book is divided into hundred pages, each page focusing on a specific aspect of language model development. The first page introduces the concept of language models and their importance in modern society. It discusses how language models have evolved over time and how they are used in various applications such as chatbots, virtual assistants, and language translation software. The second page delves into the history of language models, from the early days of machine learning to the current state-of-the-art models. It explores the different approaches that have been taken to develop language models and how they have impacted the field. The third page focuses on the basics of natural language processing (NLP) and how it relates to language models. It covers topics such as tokenization, stemming, and lemmatization, which are essential for understanding the text data. The fourth page explains the different types of language models, including rule-based, statistical, and neural network-based models. It also discusses the advantages and disadvantages of each type of model.

Он охватывает основы обработки естественного языка, историю языковых моделей и текущее состояние области. В книге приведены практические примеры и упражнения, которые помогут читателям понять представленные концепции и методики. Книга «HundredPage Language Models Book Handson with PyTorch» представляет собой всеобъемлющее руководство по пониманию разработки языковых моделей с использованием PyTorch. Эта книга охватывает основы обработки естественного языка, историю языковых моделей и текущее состояние области. В нем приведены практические примеры и упражнения, которые помогут читателям понять представленные концепции и методики. Книга разделена на сто страниц, каждая страница посвящена конкретному аспекту разработки языковой модели. На первой странице представлено понятие языковых моделей и их значение в современном обществе. В нем обсуждается, как языковые модели развивались с течением времени и как они используются в различных приложениях, таких как чат-боты, виртуальные помощники и программное обеспечение для перевода языка. Вторая страница углубляется в историю языковых моделей, начиная с первых дней машинного обучения и заканчивая современными моделями. В нем рассматриваются различные подходы, которые были приняты для разработки языковых моделей, и как они повлияли на эту область. Третья страница посвящена основам обработки естественного языка (NLP) и тому, как он связан с языковыми моделями. Он охватывает такие темы, как токенизация, стемминг и лемматизация, которые необходимы для понимания текстовых данных. Четвертая страница объясняет различные типы языковых моделей, включая основанные на правилах, статистические и основанные на нейронных сетях модели. Также обсуждаются преимущества и недостатки каждого типа модели.

''