such as text classification question answering and sentiment analysis. The book also covers advanced topics like multitask learning transfer learning and pretraining and fine tuning transformer models. The book "Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face" offers an in-depth exploration of the revolutionary technology of transformers, which have rapidly risen to prominence in the field of natural language processing since their introduction in 2017. This practical guide, now fully revised in full color, is designed for data scientists and coders who want to harness the power of transformers to build cutting-edge language applications. The book's authors, Lewis Tunstall, Leandro von Werra, and Thomas Wolf - all key contributors to the development of Hugging Face Transformers - provide a hands-on approach to teaching readers how to train and scale these large models using the Python-based deep learning library, Hugging Face Transformers. The book begins by introducing the fundamental concepts of transformers and their architecture, before delving into various tasks that can be solved using this technology, such as text classification, question answering, and sentiment analysis. As the reader progresses through the chapters, they will learn about more advanced topics like multitask learning, transfer learning, and pretraining and fine-tuning transformer models. The authors emphasize the importance of understanding the process of technological evolution and its impact on humanity, particularly in the context of developing modern knowledge. They encourage readers to develop a personal paradigm for perceiving the technological process, which they believe is crucial for the survival of both humanity and the unification of people in a warring state. To facilitate comprehension and adaptation, the authors use simple and accessible language, analyzing and explaining technical terms in an easy-to-understand format. They demonstrate how transformers have been successfully applied in various applications, including writing realistic news stories and creating chatbots that tell corny jokes.

например, ответы на вопросы классификации текста и анализ настроений. Книга также охватывает сложные темы, такие как многозадачное обучение, обучение передаче и предварительное обучение, а также тонкая настройка моделей трансформеров. Книга «Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face» предлагает глубокое исследование революционной технологии трансформаторов, которые быстро приобрели известность в области обработки естественного языка с момента их появления в 2017 году. Это практическое руководство, теперь полностью переработанное в полный цвет, предназначено для специалистов по данным и кодировщиков, которые хотят использовать мощь трансформаторов для создания передовых языковых приложений. Авторы книги, Льюис Танстолл, Леандро фон Верра и Томас Вольф - все ключевые участники разработки Hugging Face Transformers - предоставить практический подход к обучению читателей, как обучать и масштабировать эти большие модели, используя основанную на Python библиотеку глубокого обучения, Hugging Face Transformers. Книга начинается с введения фундаментальных концепций трансформеров и их архитектуры, прежде чем углубиться в различные задачи, которые могут быть решены с помощью этой технологии, такие как классификация текста, ответы на вопросы и анализ настроений. По мере прохождения глав читатель узнает о более сложных темах, таких как многозадачное обучение, перенос обучения, а также предварительное обучение и тонкая настройка моделей трансформеров. Авторы подчеркивают важность понимания процесса технологической эволюции и его влияния на человечество, особенно в контексте развития современных знаний. Они побуждают читателей выработать личную парадигму восприятия технологического процесса, который, по их мнению, имеет решающее значение для выживания как человечества, так и объединения людей в воюющем государстве. Для облегчения понимания и адаптации авторы используют простой и доступный язык, анализируя и объясняя технические термины в удобном для понимания формате. Они демонстрируют, как трансформеры успешно применяются в различных приложениях, включая написание реалистичных новостных сюжетов и создание чат-ботов, рассказывающих банальные шутки.

par exemple, réponses aux questions de classification du texte et analyse des sentiments. livre aborde également des sujets complexes tels que l'apprentissage multitâche, l'apprentissage de la transmission et l'apprentissage préalable, ainsi que la personnalisation fine des modèles de transformateurs. livre « Natural Language Processing with Transformers : Building Language Applications with Hugging Face » propose une étude approfondie de la technologie révolutionnaire des transformateurs, qui a rapidement acquis une renommée dans le domaine du traitement du langage naturel depuis leur apparition en 2017. Ce guide pratique, maintenant entièrement redessiné en couleur, est destiné aux professionnels des données et aux codeurs qui veulent utiliser la puissance des transformateurs pour créer des applications linguistiques avancées. s auteurs du livre, wis Tanstall, andro von Verra et Thomas Wolf - tous les principaux acteurs du développement de Hugging Face Transformers - fournissent une approche pratique pour enseigner aux lecteurs comment enseigner et mettre à l'échelle ces grands modèles en utilisant la bibliothèque d'apprentissage profond de Python, Hugging Face Transformers. livre commence par l'introduction des concepts fondamentaux des transformateurs et de leur architecture, avant d'approfondir les différents défis qui peuvent être résolus par cette technologie, tels que la classification du texte, les réponses aux questions et l'analyse des sentiments. Au fil des chapitres, le lecteur se familiarise avec des sujets plus complexes, tels que l'apprentissage multitâche, le transfert d'apprentissage, ainsi que la pré-formation et la finesse des modèles de transformateurs. s auteurs soulignent l'importance de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur l'humanité, en particulier dans le contexte du développement des connaissances modernes. Ils encouragent les lecteurs à développer un paradigme personnel de perception du processus technologique qui, selon eux, est crucial pour la survie de l'humanité et l'unification des gens dans un État en guerre. Pour faciliter la compréhension et l'adaptation, les auteurs utilisent un langage simple et accessible, analysant et expliquant les termes techniques dans un format facile à comprendre. Ils montrent comment les transformateurs sont appliqués avec succès dans diverses applications, y compris l'écriture de nouvelles réalistes et la création de chatbots racontant des blagues banales.

Por exemplo, respostas de classificação de texto e análise de sentimento. O livro também abrange temas complexos, como treinamento multitarefas, treinamento de transmissão e pré-treinamento, além de configuração fina de modelos de transformadores. O livro «Natural Language Processing with Transformers: Building Language Implicações with Hugging Face» oferece um estudo aprofundado sobre a tecnologia revolucionária dos transformadores que rapidamente ganharam notoriedade no tratamento da linguagem natural desde o seu lançamento em 2017. Este manual prático, agora totalmente transformado em cor completa, é projetado para especialistas em dados e codificadores que querem usar o poder dos transformadores para criar aplicações linguísticas avançadas. Autores do livro, wis Tanstall, andro von Verra e Thomas Wolf - todos os principais participantes no desenvolvimento da Hugging Face Transformers - fornecer uma abordagem prática para a formação dos leitores, como treinar e escalar estes grandes modelos usando a biblioteca de aprendizagem profunda de Python, Hugging Face Transformers. O livro começa introduzindo conceitos fundamentais de transformadores e sua arquitetura antes de se aprofundar em várias tarefas que podem ser resolvidas com esta tecnologia, como classificar o texto, responder perguntas e analisar o sentimento. À medida que os capítulos passam, o leitor aprenderá sobre temas mais complexos, como treinamento multitarefas, transferência de treinamento, pré-treinamento e configuração de modelos de transformadores. Os autores destacam a importância de compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos na humanidade, especialmente no contexto do desenvolvimento do conhecimento moderno. Eles encorajam os leitores a desenvolver um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico, que, segundo eles, é crucial para a sobrevivência da humanidade e para a união das pessoas num Estado em guerra. Para facilitar a compreensão e adaptação, os autores usam uma linguagem simples e acessível, analisando e explicando os termos técnicos em um formato fácil de entender. Eles demonstram como os transformers são aplicados com sucesso em vários aplicativos, incluindo a escrita de histórias realistas de notícias e a criação de bate-bocas que contam piadas banais.

, ad esempio, risposte alla classificazione del testo e analisi dell'atteggiamento. Il libro comprende anche argomenti complessi, come il multitasking, la trasmissione, la pre-formazione e la configurazione sottile dei modelli di trasformatore. Il libro «Naturale Language Processing with Trasformers: Building Language Applications with Hugging Face» offre una ricerca approfondita sulla rivoluzionaria tecnologia dei trasformatori, che si sono rapidamente resi noti nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale dal loro arrivo nel 2017. Questa guida pratica, ora completamente ridisegnata, è destinata a professionisti dei dati e codificatori che desiderano sfruttare la potenza dei trasformatori per creare applicazioni linguistiche avanzate. Gli autori del libro, wis Tanstall, andro von Verra e Thomas Wolff - tutti i principali protagonisti dello sviluppo di Hugging Face Trasformers - forniscono un approccio pratico per insegnare ai lettori come insegnare e scalare questi grandi modelli utilizzando una biblioteca di formazione profonda basata su Python, la Hugging Face Trasformers. Il libro inizia con l'introduzione dei concetti fondamentali dei trasformatori e della loro architettura prima di approfondire le diverse sfide che possono essere affrontate con questa tecnologia, come la classificazione del testo, le risposte alle domande e l'analisi del sentimento. Attraverso il passaggio dei capitoli, il lettore scoprirà argomenti più complessi come il multitasking, la migrazione dell'apprendimento, la pre-formazione e la configurazione dei modelli di trasformatore. Gli autori sottolineano l'importanza di comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sull'umanità, soprattutto nel contesto dello sviluppo delle conoscenze moderne. Incoraggiano i lettori a sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico, che ritengono fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità e per l'unione delle persone in uno stato in guerra. Per facilitare la comprensione e l'adattamento, gli autori utilizzano un linguaggio semplice e accessibile, analizzando e spiegando i termini tecnici in un formato facile da comprendere. Essi dimostrano come i trasformatori siano utilizzati con successo in diverse applicazioni, tra cui la scrittura di notizie realistiche e la creazione di chat-bot che raccontano battute banali.

z.B. Antworten auf Textklassifizierungsfragen und Sentimentanalysen. Das Buch behandelt auch komplexe Themen wie Multitasking-Training, Transfer-Training und Pre-Training sowie die Feinabstimmung von Transformator-Modellen. Das Buch „Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face“ bietet eine eingehende Untersuchung der revolutionären Transformatorentechnologie, die seit ihrer Einführung im Jahr 2017 schnell an Bedeutung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung gewonnen hat. Dieser praktische itfaden, der jetzt vollständig in voller Farbe überarbeitet wurde, richtet sich an Datenspezialisten und Encoder, die die istung von Transformatoren nutzen möchten, um fortschrittliche Sprachanwendungen zu erstellen. Die Autoren des Buches, wis Tunstall, andro von Werra und Thomas Wolf - alle wichtige Teilnehmer an der Entwicklung von Hugging Face Transformers - bieten einen praktischen Ansatz, um den sern beizubringen, wie sie diese großen Modelle mithilfe der Python-basierten Deep-arning-Bibliothek Hugging Face Transformers trainieren und skalieren können. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte von Transformatoren und ihrer Architektur, bevor es tiefer in die verschiedenen Probleme eintaucht, die mit dieser Technologie gelöst werden können, wie Textklassifizierung, Beantwortung von Fragen und Stimmungsanalyse. Im Laufe der Kapitel lernt der ser komplexere Themen wie Multitasking-Training, rntransfer sowie Pre-Training und Feinabstimmung von Transformatormodellen kennen. Die Autoren betonen, wie wichtig es ist, den Prozess der technologischen Evolution und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen, insbesondere im Zusammenhang mit der Entwicklung des modernen Wissens. e ermutigen die ser, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses zu entwickeln, von dem sie glauben, dass er für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat entscheidend ist. Um das Verständnis und die Anpassung zu erleichtern, verwenden die Autoren eine einfache und zugängliche Sprache, indem sie Fachbegriffe in einem leicht verständlichen Format analysieren und erklären. e zeigen, wie Transformatoren in einer Vielzahl von Anwendungen erfolgreich eingesetzt werden, darunter das Schreiben realistischer Nachrichtengeschichten und das Erstellen von Chatbots, die banale Witze erzählen.

np. odpowiedzi na pytania dotyczące klasyfikacji tekstów i analizy sentymentów. Książka obejmuje również złożone tematy, takie jak szkolenia wielozadaniowe, szkolenia transferowe i przedtreningowe oraz modele transformatorów dostrajających. Książka „Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications with Hugging Face” oferuje dogłębne studium rewolucyjnej technologii transformatorów, która szybko zyskała rozgłos w naturalnym przetwarzaniu języka od czasu jego wprowadzenia w 2017 roku. Teraz w pełni przeprojektowany w pełnym kolorze, ten sposób przewodnika jest skierowany do naukowców danych i koderów, którzy chcą wykorzystać moc transformatorów do tworzenia najnowocześniejszych aplikacji językowych. Autorzy książki, wis Tunstall, andro von Verra i Thomas Wolff - wszyscy kluczowi uczestnicy rozwoju Hugging Face Transformers - zapewniają praktyczne podejście do nauczania czytelników, jak trenować i skalować te duże modele za pomocą biblioteki głębokiego uczenia się opartej na Pythonie, przytulania twarzy Transformatory. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia fundamentalnych koncepcji transformatorów i ich architektury, przed zagłębieniem się w różne problemy, które można rozwiązać tą technologią, takie jak klasyfikacja tekstu, odpowiedzi na pytania i analiza sentymentów. W trakcie realizacji rozdziałów czytelnik dowiaduje się o bardziej złożonych tematach, takich jak wielozadaniowe uczenie się, przenoszenie nauki oraz modele transformatorów wstępnego uczenia się i dostrajania. Autorzy podkreślają znaczenie zrozumienia procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na ludzkość, zwłaszcza w kontekście rozwoju nowoczesnej wiedzy. Zachęcają czytelników do rozwijania osobistego paradygmatu postrzegania procesu technologicznego, który ich zdaniem ma kluczowe znaczenie dla przetrwania zarówno ludzkości, jak i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Aby ułatwić zrozumienie i adaptację, autorzy posługują się prostym i dostępnym językiem, analizując i wyjaśniając terminy techniczne w łatwym do zrozumienia formacie. Pokazują one, jak transformatory są z powodzeniem stosowane w różnych aplikacjach, w tym pisanie realistycznych historii informacyjnych i tworzenie czatbotów, które opowiadają banalne żarty.

למשל תשובות לשאלות סיווג טקסט וניתוח רגש. הספר סוקר גם נושאים מורכבים כגון אימון ריבוי משימות, אימון העברה ואימון מראש, ומודלים לכוונון עדין של שנאים. הספר ”Natural Language Processing with Robetworkers: Building Language Applications with Hugging Face” מציע מחקר מעמיק של טכנולוגיית השנאי המהפכנית שזכה במהרה למעמד בולט בעיבוד שפה טבעית מאז הקמתה בשנת 2017. עכשיו מעוצב מחדש בצבע מלא, זה איך להדריך מכוון למדעני נתונים ומקודדים שרוצים לרתום את הכוח של שנאים לבנות יישומי שפה חדשניים. סופרי הספר, לואיס טונסטל, לאנדרו פון ורה ותומאס וולף - כולם תורמים מרכזיים לפיתוח רובוטריקים עם פנים חבוקות - מספקים גישה ידנית להוראת הקוראים כיצד לאמן ולהגדיל מודלים גדולים אלה באמצעות ספריית למידה עמוקה המבוססת על פייתון, Hugging Face Robersers. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את המושגים הבסיסיים של השנאים והארכיטקטורה שלהם, לפני שהוא מתעמק בבעיות השונות שניתן לפתור בעזרת טכנולוגיה זו, כגון סיווג טקסט, תשובות לשאלות וניתוח רגשות. ככל שמתקדמים דרך הפרקים, הקורא לומד על נושאים מורכבים יותר כגון למידה מרובת משימות, העברת למידה, ומודלים של שינוי מתכוונן וקדם למידה. המחברים מדגישים את החשיבות של הבנת תהליך האבולוציה הטכנולוגית והשפעתה על האנושות, במיוחד בהקשר של התפתחות הידע המודרני. הם מעודדים את הקוראים לפתח פרדיגמה אישית של תפיסה של התהליך הטכנולוגי, אשר, לדעתם, חיוני להישרדותה של האנושות ולאחדותם של אנשים במדינה לוחמת. כדי להקל על ההבנה וההתאמה, משתמשים המחברים בשפה פשוטה ונגישה, בניתוח והסבר של מונחים טכניים בפורמט קל להבנה. הם מדגימים כיצד משתמשים בהצלחה בשנאים ביישומים שונים, כולל כתיבת סיפורי חדשות מציאותיים ויצירת פטפוטים שמספרים בדיחות בנאליות.''

örneğin metin sınıflandırma sorularına ve duygu analizine verilen cevaplar. Kitap aynı zamanda çoklu görev eğitimi, transfer eğitimi ve ön eğitim ve ince ayar transformatör modelleri gibi karmaşık konuları da kapsamaktadır. "Transformatörlerle Doğal Dil İşleme: Kucaklayan Yüz ile Dil Uygulamaları Oluşturma" kitabı, 2017'de piyasaya sürülmesinden bu yana doğal dil işlemede hızla öne çıkan devrim niteliğindeki transformatör teknolojisinin derinlemesine bir incelemesini sunmaktadır. Şimdi tamamen renkli olarak yeniden tasarlanan bu nasıl yapılır kılavuzu, son teknoloji dil uygulamaları oluşturmak için transformatörlerin gücünden yararlanmak isteyen veri bilimcileri ve kodlayıcılara yöneliktir. Kitabın yazarları wis Tunstall, andro von Verra ve Thomas Wolff - Hugging Face Transformers'ın gelişimine katkıda bulunan tüm önemli katılımcılar - okuyuculara Python tabanlı bir derin öğrenme kütüphanesi olan Hugging Face Transformers'ı kullanarak bu büyük modelleri nasıl eğiteceklerini ve ölçeklendireceklerini öğretmek için uygulamalı bir yaklaşım sunuyor. Kitap, transformatörlerin ve mimarilerinin temel kavramlarını tanıtarak, metin sınıflandırması, soru cevapları ve duygu analizi gibi bu teknolojiyle çözülebilecek çeşitli problemleri incelemeden önce başlar. Bölümler boyunca ilerledikçe, okuyucu çoklu görev öğrenme, öğrenmeyi aktarma ve ön öğrenme ve ince ayar transformatör modelleri gibi daha karmaşık konuları öğrenir. Yazarlar, özellikle modern bilginin gelişimi bağlamında, teknolojik evrim sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Okuyucuları, hem insanlığın hayatta kalması hem de insanların savaşan bir durumda birleşmesi için çok önemli olan teknolojik sürecin kişisel bir algı paradigmasını geliştirmeye teşvik ederler. Anlama ve uyarlamayı kolaylaştırmak için, yazarlar basit ve erişilebilir bir dil kullanır, teknik terimleri anlaşılması kolay bir biçimde analiz eder ve açıklar. Transformatörlerin, gerçekçi haberler yazmak ve banal şakalar anlatan chatbotlar oluşturmak da dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda nasıl başarıyla kullanıldığını gösteriyorlar.

مثل الإجابات على أسئلة تصنيف النصوص وتحليل المشاعر. يغطي الكتاب أيضًا موضوعات معقدة مثل التدريب متعدد المهام والتدريب على النقل والتدريب المسبق وضبط نماذج المحولات الدقيقة. يقدم كتاب «معالجة اللغة الطبيعية بالمحولات: بناء تطبيقات اللغة مع وجه العناق» دراسة متعمقة لتقنية المحولات الثورية التي اكتسبت مكانة بارزة بسرعة في معالجة اللغة الطبيعية منذ تقديمها في عام 2017. الآن أعيد تصميمه بالكامل بالألوان الكاملة، يستهدف دليل كيفية التصميم علماء البيانات والمبرمجين الذين يرغبون في تسخير قوة المحولات لبناء تطبيقات لغوية متطورة. يقدم مؤلفو الكتاب، لويس تونستول ولياندرو فون فيرا وتوماس وولف - وجميعهم مساهمون رئيسيون في تطوير محولات الوجه المعانقة - نهجًا عمليًا لتعليم القراء كيفية تدريب وتوسيع نطاق هذه النماذج الكبيرة باستخدام مكتبة التعلم العميق في بايثون، معانقة محولات الوجه. يبدأ الكتاب بتقديم المفاهيم الأساسية للمحولات وهندستها المعمارية، قبل الخوض في المشكلات المختلفة التي يمكن حلها بهذه التكنولوجيا، مثل تصنيف النصوص، وإجابات الأسئلة، وتحليل المشاعر. مع تقدمك في الفصول، يتعلم القارئ عن موضوعات أكثر تعقيدًا مثل التعلم متعدد المهام، ونقل التعلم، ونماذج المحولات قبل التعلم وضبطها. يؤكد المؤلفون على أهمية فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على البشرية، لا سيما في سياق تطوير المعرفة الحديثة. إنهم يشجعون القراء على تطوير نموذج شخصي للإدراك للعملية التكنولوجية، والتي، في رأيهم، ضرورية لبقاء البشرية وتوحيد الناس في دولة متحاربة. لتسهيل الفهم والتكيف، يستخدم المؤلفون لغة بسيطة ويمكن الوصول إليها، وتحليل وشرح المصطلحات الفنية بتنسيق سهل الفهم. يوضحون كيفية استخدام المحولات بنجاح في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك كتابة قصص إخبارية واقعية وإنشاء روبوتات دردشة تروي النكات المبتذلة.

예: 텍스트 분류 질문 및 정서 분석에 대한 답변. 이 책은 또한 멀티 태스킹 교육, 전학 교육 및 사전 교육, 미세 조정 변압기 모델과 같은 복잡한 주제를 다룹니다. "트랜스포머를 사용한 자연어 처리: 허깅 페이스를 사용한 언어 응용 프로그램 구축" 이라는 책은 2017 년에 도입 된 이후 자연어 처리에서 빠르게 눈에 띄는 혁신적인 변압기 기술에 대한 심층적 인 연구를 제공합니다. 이제 풀 컬러로 완전히 재 설계된이 방법 안내서는 변압기의 힘을 활용하여 최첨단 언어 응용 프로그램을 구축하려는 데이터 과학자 및 코더를 대상으로합니다. 이 책의 저자 인 wis Tunstall, andro von Verra 및 Thomas Wolff는 Hugging Face Transformers 개발에 기여한 모든 주요 기여자로서 파이썬 기반 딥 러닝 라이브러리, 허깅 페이스 트랜스포머. 이 책은 텍스트 분류, 질문 답변 및 정서 분석과 같이이 기술로 해결할 수있는 다양한 문제를 탐구하기 전에 변압기와 아키텍처의 기본 개념을 소개하는 것으로 시작합니다. 장을 진행함에 따라 독자는 멀티 태스킹 학습, 학습 전달, 사전 학습 및 미세 조정 변압기 모델과 같은보다 복잡한 주제에 대해 배웁니다. 저자는 특히 현대 지식의 발전과 관련하여 기술 진화 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 그들은 독자들이 기술 과정에 대한 인식의 개인적인 패러다임을 개발할 것을 권장합니다. 그들의 견해로는 인류의 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일에 중요합니다. 이해와 적응을 용이하게하기 위해 저자는 간단하고 접근 가능한 언어를 사용하여 기술 용어를 이해하기 쉬운 형식으로 분석하고 설명합니다. 그들은 사실적인 뉴스 기사를 작성하고 평범한 농담을하는 핫봇을 만드는 등 다양한 응용 분야에서 변압기가 어떻게 성공적으로 사용되는

例えば、テキスト分類の質問やセンチメント分析に対する回答。また、マルチタスクトレーニング、トランスファートレーニング、プレトレーニング、微調整トランスモデルなどの複雑なトピックも網羅しています。「トランスフォーマーによる自然言語処理：ハギングフェイスで言語アプリケーションを構築する」という本は、2017の導入以来、自然言語処理で急速に注目を集めている革新的なトランスフォーマー技術の詳細な研究を提供しています。フルカラーで完全に再設計されたこのハウツーガイドは、トランスの力を利用して最先端の言語アプリケーションを構築したいデータサイエンティストやコーダーを対象としています。この本の著者であるwis Tunstall、 andro von Verra、 Thomas Wolffは、Hugging Face Transformersの開発に貢献しています。トランスフォーマーとそのアーキテクチャの基本的な概念を紹介し、テキスト分類、質疑応答、センチメント分析など、この技術で解決できるさまざまな問題を掘り下げます。チャプターを進めると、読者はマルチタスク学習、転送学習、事前学習および微調整トランスフォーマーモデルなどのより複雑なトピックについて学びます。著者たちは、特に現代の知識の発展の文脈において、技術進化の過程とその人類への影響を理解することの重要性を強調している。彼らは、彼らの意見では、人類の生存と戦争状態での人々の統一の両方のために不可欠である技術プロセスの認識の個人的なパラダイムを開発する読者を奨励します。著者は、理解と適応を容易にするために、簡単でアクセス可能な言語を使用し、技術用語をわかりやすい形式で分析および説明しています。彼らは、トランスフォーマーが現実的なニュース記事を書いたり、雑談を伝えるチャットボットを作成するなど、さまざまなアプリケーションでどのようにうまく使用されているかを示しています。

例如，對文本分類問題和情緒分析的回答。該書還涵蓋了復雜的主題，例如多任務學習，傳輸學習和預學習，以及微調變形金剛模型。該書《與變形金剛一起進行自然語言處理：與Hugging Face一起構建語言應用》對變壓器的革命技術進行了深入研究，自2017問世以來，變壓器在自然語言處理領域迅速崛起。該實用指南現已完全重新設計為全色，適用於希望利用變壓器功能創建高級語言應用程序的數據專業人員和編碼人員。該書的作者wis Tanstall，andro von Werra和Thomas Wolf都是Hugging Face Transformers開發的關鍵參與者，他們使用基於Python的深度學習圖書館Hugging Face Transformers提供一種實用的方法來教讀者如何教育和擴展這些大型模型。這本書首先介紹了變形金剛及其體系結構的基本概念，然後深入研究了可以通過該技術解決的各種問題，例如文本分類，問題回答和情緒分析。隨著章節的進行，讀者將了解更復雜的主題，例如多任務學習，學習轉移以及預學習和微調變形金剛模型。作者強調了解技術進化過程及其對人類的影響，特別是在現代知識發展的背景下的重要性。他們鼓勵讀者發展個人對技術過程的感知範式，他們認為這對人類的生存和交戰國人民的團結至關重要。為了促進理解和適應，作者使用一種簡單易懂的語言，以易於理解的形式分析和解釋技術術語。他們展示了變形金剛如何在各種應用中成功應用，包括撰寫逼真的新聞故事和制作聊天機器人講平庸的笑話。