ماشین لرنینگ

راهنمای مبتدی برای مدل های زبان با پایتون

از
gptfa

مدل های زبانی-که اغلب به نام مخفف LLM برای مدل های بزرگ زبان ، نسخه در مقیاس بزرگ آنها شناخته می شود-برنامه های قدرتمند هوش مصنوعی مانند چت های مکالمه ، دستیاران هوش مصنوعی و سایر برنامه های هوشمند و برنامه های تولید محتوا. منبع: machinelearningmastery.com

درک مدل Distilbart و متریک روژ

از
gptfa

این پست در دو بخش است. آنها عبارتند از: • درک معماری رمزگذار رمزگذار • ارزیابی نتیجه خلاصه با استفاده از Rouge Distilbart یک نسخه “تقطیر شده” از مدل BART است ، یک مدل توالی قدرتمند به توالی برای تولید زبان طبیعی ، ترجمه و درک. منبع: machinelearningmastery.com

چگونه می توان به عنوان شناسه موجودیت (NER) با یک مدل BERT انجام داد

از
gptfa

این پست در شش قسمت است. آنها عبارتند از: • پیچیدگی سیستم های NER • تکامل فناوری NER • رویکرد انقلابی برت به NER • استفاده از Distilbert با بغل کردن خط لوله • استفاده از Distilbert به صراحت با Automodelfortokenclassification • بهترین شیوه های اجرای NER ، چالش تشخیص نامگذاری نامگذاری شده بسیار فراتر … ادامه

درک توزیع احتمال برای یادگیری ماشین با پایتون

از
gptfa

در یادگیری ماشین ، توزیع های احتمال به دلایل مختلف نقش اساسی را ایفا می کنند: مدل سازی عدم اطمینان از اطلاعات و داده ها ، استفاده از فرآیندهای بهینه سازی با تنظیمات تصادفی و انجام فرآیندهای استنتاج ، برای نامگذاری چند مورد. منبع: machinelearningmastery.com

تولید متن به سبک تولید با مدل GPT-2

از
gptfa

این پست در شش قسمت است. آنها عبارتند از: • رویکردهای سنتی در مقابل عصبی • معماری مناسب و مناسب • اجرای اولیه خودکار به طور خودکار • حافظه پنهان و ورودی را هنگام تایپ کردن یک کلمه در نوار جستجوی Google ، مانند “دستگاه” ، مانند “یادگیری” برای ایجاد “یادگیری ماشین” پیشنهاد می کنید. … ادامه

تولید متن با استفاده از جستجوی متضاد با مدل GPT-2

از
gptfa

این آموزش در چهار بخش است. آنها عبارتند از: • اجرای اصلی تولید متن • جستجوی متضاد: پارامترهای تولید متن چیست؟ • پردازش و بالشتک دسته ای • نکاتی برای نتایج بهتر تولید ، بیایید با یک اجرای اساسی شروع کنیم که مفهوم اساسی را نشان می دهد. منبع: machinelearningmastery.com