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AIを活用した言語学習アプリの構築：2つのAIチャットからの学習

新しい言語を学び始めるときは、私は「会話ダイアログ」の本を買うのが好きです私はそのような本が非常に役立つと思っていますそれらは、言語がどのように動作するかを理解するのに役立ちます単に…

『ビデオの安定した拡散について解説』

私のブログやAIニュースレターを受け取り、YouTubeで成功するための秘訣などの無料ギフトを受け取ってください！最新のDALLEやMidjourneyなどの超強力な画像生成モデルにはどのような共通点があるのでしょうか？

「2023年に機械学習とコンピュータビジョンの進歩について最新情報を入手する方法」

学界や産業界で実践している機械学習やコンピュータビジョンの最近の進展に圧倒されていますか？YouTubeチャンネル、ニュースレター、ポッドキャスト、プラットフォームなどを知っていますか？

高度なPython ドット演算子

今回は、取るに足らないと思われることについて書きますそれは「ドットオペレーター」ですおそらく、皆さんはこのオペレーターを何度も使っているでしょうが、その裏側で何が起こっているのか、知らないままに疑問を持たずに使っていることでしょう

「Hugging Face Transformersを使用したBERT埋め込みの作成」

はじめに Transformersはもともと、テキストを一つの言語から別の言語に変換するために作られました。BERTは、人間の言語を学習し作業する方法に大きな影響を与えました。それはテキストを理解する元々のトランスフォーマーモデルの部分を改良しました。BERTの埋め込みを作成することは、特に複雑な意味を持つ文章を把握するのに適しています。これは、文章全体を調べ、単語のつながり方を理解することで行います。Hugging Faceのtransformersライブラリは、ユニークな文章コードを作成し、BERTを導入するための鍵です。学習目標 BERTと事前学習モデルの理解を深める。これらが人間の言語との作業にどれだけ重要かを理解する。 Hugging FaceのTransformersライブラリを効果的に使用する方法を学ぶ。これを使用してテキストの特殊な表現を作成する。事前学習されたBERTモデルからこれらの表現を正しく削除する様々な方法を見つける。これは、異なる言語タスクには異なるアプローチが必要なため重要です。実際にこれらの表現を作成するために必要な手順を実際に行い、実践的な経験を積む。自分自身でできることを確認する。作成したこれらの表現を使用して、テキストのソートやテキスト内の感情の把握など、他の言語タスクを改善する方法を学ぶ。特定の言語タスクにさらに適したように事前学習モデルを調整する方法を探索する。これにより、より良い結果が得られる可能性があります。これらの表現が言語タスクの改善にどのように使用され、言語モデルの正確性とパフォーマンスを向上させるかを調べる。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。パイプラインはトランスフォーマーのコンテキスト内で何を含むのか？パイプラインは、トランスフォーマーライブラリに含まれる複雑なコードを簡素化するユーザーフレンドリーなツールと考えてください。言語の理解、感情分析、特徴の抽出、質問に対する回答などのタスクにモデルを使用することを簡単にします。これらの強力なモデルとの対話を簡潔な方法で提供します。パイプラインにはいくつかの重要なコンポーネントが含まれます：トークナイザ（通常のテキストをモデルが処理するための小さな単位に変換するもの）、モデル自体（入力に基づいて予測を行うもの）、そしてモデルがうまく動作するようにするためのいくつかの追加の準備ステップ。 Hugging Face Transformersの使用の必要性は何ですか？トランスフォーマーモデルは通常非常に巨大であり、トレーニングや実際のアプリケーションで使用するために取り扱うことは非常に複雑です。Hugging Face transformersは、このプロセス全体を簡単にすることを目指しています。どれほど巨大であっても、どんなTransformerモデルでも、ロード、トレーニング、保存するための単一の方法を提供します。モデルのライフサイクルの異なる部分に異なるソフトウェアツールを使用することはさらに便利です。一連のツールでトレーニングを行い、その後、手間をかけずに実世界のタスクに使用することができます。高度な機能これらの最新のモデルは使いやすく、人間の言語の理解と生成、コンピュータビジョンや音声に関連するタスクにおいて優れた結果を提供します。…

最適なパイプラインとトランスフォーマーパイプラインによる高速推論

推論は、Hugging Face TransformersパイプラインをサポートしてOptimumに追加されました。これには、ONNX Runtimeを使用したテキスト生成も含まれます。 BERTとTransformersの採用はますます拡大しています。Transformerベースのモデルは、自然言語処理だけでなく、コンピュータビジョン、音声、時間系列でも最先端の性能を発揮しています。💬 🖼 🎤 ⏳ 企業は、Transformerモデルを大規模なワークロードに使用するため、実験および研究フェーズから本番フェーズに移行しています。ただし、デフォルトでは、BERTおよびその関連製品は、従来の機械学習アルゴリズムと比較して、比較的遅くて大きくて複雑なモデルです。この課題を解決するために、私たちはOptimumを作成しました。これは、BERTなどのTransformerモデルのトレーニングと推論を高速化するためのHugging Face Transformersの拡張機能です。このブログ投稿では、次のことを学びます： 1. Optimumとは何ですか？ELI5 2. 新しいOptimum推論とパイプラインの機能 3. RoBERTaの質問応答を加速するためのエンドツーエンドチュートリアル、量子化、最適化を含む 4. 現在の制限事項 5. Optimum推論FAQ 6.…

将来のPythonバージョン（3.12など）に一般のユーザーに先駆けてアクセスする方法

Python 3.12などの将来のバージョンを群衆より先にインストールしてテストする方法についてのチュートリアルで、新しい機能を体験して競争上の優位性を獲得する方法

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