Узнайте, как тестировать проекты машинного обучения с помощью Pytest и Pytest-cov. Руководство посвящено BERT для классификации текстов с использованием библиотек промышленного стандарта.
Распознавание именных сущностей (NER) извлекает сущности из текста, традиционно требуя тонкой настройки. Новые большие языковые модели, такие как LLM Amazon Bedrock, позволяют выполнять NER с нулевым результатом, революционизируя извлечение сущностей.
Крупные языковые модели, такие как GPT и BERT, опираются на архитектуру Transformer и механизм самовнимания для создания контекстуально насыщенных вкраплений, что произвело революцию в НЛП. Статические вкрапления, такие как word2vec, не справляются с захватом контекстуальной информации, что подчеркивает важность динамических вкраплений в языковых моделях.
Phi-3 от Microsoft создает небольшие оптимизированные модели классификации текста, превосходящие более крупные модели, такие как GPT-3. Генерация синтетических данных с помощью Phi-3 через Ollama улучшает рабочие процессы ИИ для конкретных случаев использования, предлагая понимание классификации «кликабельного» и фактического контента.
BERT, разработанная Google AI Language, - это новаторская модель большого языка для обработки естественного языка. Ее архитектура и фокус на понимании естественного языка изменили ландшафт НЛП, вдохновив такие модели, как RoBERTa и DistilBERT.
Откройте для себя последние революционные исследования в области применения искусственного интеллекта в здравоохранении. Узнайте, как такие компании, как IBM и Google, революционизируют уход за пациентами с помощью инновационных технологий.
В 2021 году доходы фармацевтической промышленности США составили 550 миллиардов долларов, а прогнозируемые расходы на фармаконадзор к 2022 году - 384 миллиарда долларов. Для решения задач мониторинга нежелательных явлений разработано решение на основе машинного обучения с использованием Amazon SageMaker и модели BioBERT компании Hugging Face, обеспечивающее автоматическое обнаружение из различ...
Amazon Titan Text Embeddings - это модель встраивания текста, которая преобразует текст на естественном языке в числовые представления для поиска, персонализации и кластеризации. В ней используются алгоритмы вкрапления слов и большие языковые модели для выявления семантических связей и улучшения последующих задач NLP.
В 2017 году Google Brain представил Transformer - гибкую архитектуру, которая превзошла существующие подходы к глубокому обучению и теперь используется в таких моделях, как BERT и GPT. GPT, модель декодера, использует задачу языкового моделирования для генерации новых последовательностей и следует двухэтапной схеме предварительного обучения и тонкой настройки.
В этой статье демонстрируется, как поиск нейронной архитектуры может быть использован для сжатия точно настроенной модели BERT, что повышает производительность и сокращает время вывода. Применение структурной обрезки позволяет уменьшить размер и сложность модели, что приводит к ускорению времени отклика и повышению эффективности использования ресурсов.
Обобщение данных играет важную роль в нашем мире, основанном на данных, позволяя экономить время и улучшать процесс принятия решений. Оно находит различные применения, включая агрегирование новостей, обобщение юридических документов и финансовый анализ. С развитием НЛП и ИИ такие техники, как экстрактивное и абстрактное обобщение, становятся все более доступными и эффективными.