Дізнайтеся, як тестувати проекти машинного навчання за допомогою Pytest та Pytest-cov. Посібник зосереджується на BERT для класифікації тексту з використанням стандартних галузевих бібліотек.
Розпізнавання іменних об'єктів (NER) витягує об'єкти з тексту, традиційно вимагаючи точного налаштування. Нові великі мовні моделі уможливлюють NER з нуля, як-от Amazon Bedrock's LLMs, революціонізуючи виокремлення сутностей.
Великі мовні моделі, такі як GPT та BERT, покладаються на архітектуру трансформатора та механізм самоуваги для створення контекстуально багатих вбудовувань, що революціонізувало НЛП. Статичні вставки, такі як word2vec, не здатні вловити контекстну інформацію, що підкреслює важливість динамічних вставок у мовних моделях.
Phi-3 від Microsoft створює менші, оптимізовані моделі класифікації тексту, перевершуючи більші моделі, такі як GPT-3. Генерація синтетичних даних за допомогою Phi-3 через Ollama покращує робочі процеси ШІ для конкретних випадків використання, пропонуючи розуміння класифікації клікбейтів та фактичного контенту.
BERT, розроблений Google AI Language, є революційною моделлю великої мови для обробки природної мови. Її архітектура та фокус на розумінні природної мови змінили ландшафт NLP, надихнувши такі моделі, як RoBERTa та DistilBERT.
Ознайомтеся з останніми революційними дослідженнями щодо застосування штучного інтелекту в охороні здоров'я. Дізнайтеся, як такі компанії, як IBM і Google, революціонізують догляд за пацієнтами за допомогою інноваційних технологій.
У 2021 році фармацевтична промисловість згенерувала 550 мільярдів доларів доходу в США, а до 2022 року прогнозовані витрати на діяльність з фармаконагляду становитимуть 384 мільярди доларів. Для вирішення проблем моніторингу небажаних явищ розроблено рішення на основі машинного навчання з використанням Amazon SageMaker та моделі BioBERT від Hugging Face, що забезпечує автоматизоване виявлення ...
Amazon Titan Text Embeddings - це модель вбудовування тексту, яка перетворює текст природною мовою в числові представлення для пошуку, персоналізації та кластеризації. Вона використовує алгоритми вбудовування слів і великі мовні моделі для фіксації семантичних зв'язків і покращення подальших завдань NLP.
У 2017 році Google Brain представив Transformer - гнучку архітектуру, яка перевершила існуючі підходи до глибокого навчання, і тепер використовується в таких моделях, як BERT і GPT. GPT, модель декодера, використовує завдання мовного моделювання для генерації нових послідовностей і дотримується двоетапної схеми попереднього навчання та точного налаштування.
Ця стаття демонструє, як пошук нейронної архітектури може бути використаний для стиснення точно налаштованої BERT-моделі, покращуючи продуктивність і скорочуючи час виведення. Застосовуючи структурне обрізання, можна зменшити розмір і складність моделі, що призведе до швидшого часу відгуку і підвищення ефективності використання ресурсів.
У нашому світі, де панують дані, узагальнення має важливе значення, заощаджуючи час і покращуючи процес прийняття рішень. Він має різні застосування, включаючи агрегацію новин, узагальнення юридичних документів і фінансовий аналіз. З розвитком НЛП і штучного інтелекту такі методи, як екстрактивне та абстрактне узагальнення, стають все більш доступними та ефективними.