AIと機械学習
Transformersによる自然言語処理
Transformerモデルがどのようにして自然言語処理を革新したかを理解し、それらを実装する方法を学びます。注意メカニズム、BERT、GPT、T5、ファインチューニング、トークン化、カスタムNLPアプリケーションの構築を探索します。
System Administrator
著者
5054 閲覧数
Transformersは現代のNLPの基盤となっています。それらがどのように機能し、どのように使用するかを学びます。
Transformerアーキテクチャ
Transformerモデルは注意メカニズムの上に構築されています。自己注意により、モデルは異なる単語間の関係を学習できます。
BERTとGPT
BERTは双方向エンコーディングを提供します。GPTは自己回帰言語モデリングを使用します。どちらも異なるNLPタスクに強力です。
ファインチューニングと応用
Hugging Faceライブラリで事前トレーニング済みモデルをファインチューニングします。カスタムNLPアプリケーションには転移学習を使用します。
