Natürliche Sprachverarbeitung mit Transformers
Verstehen Sie, wie Transformer-Modelle NLP revolutioniert haben, und lernen Sie, sie zu implementieren. Erkunden Sie Aufmerksamkeitsmechanismen, BERT, GPT, T5, Feinabstimmung, Tokenisierung und den Aufbau benutzerdefinierter NLP-Anwendungen.
Transformers sind zur Grundlage des modernen NLP geworden. Lernen Sie, wie sie funktionieren und wie man sie verwendet.
Transformer-Architektur
Transformer-Modelle basieren auf dem Aufmerksamkeitsmechanismus. Selbstaufmerksamkeit ermöglicht es dem Modell, Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern zu lernen.
BERT und GPT
BERT bietet bidirektionale Kodierung. GPT verwendet autoregressive Sprachmodellierung. Beide sind leistungsstark für verschiedene NLP-Aufgaben.
Feinabstimmung und Anwendung
Stimmen Sie vortrainierte Modelle mit der Hugging Face-Bibliothek fein ab. Verwenden Sie Transfer Learning für benutzerdefinierte NLP-Anwendungen.
