AutoNLP და Prodigy: ხელოვნური ინტელექტის მოდელების სწრაფი და ეფექტური შექმნა
სტატია მიმოიხილავს Hugging Face-ის AutoNLP-სა და Explosion-ის Prodigy-ს, ორ მძლავრ ინსტრუმენტს ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად და მონაცემთა ანოტაციისთვის. აღწერილია, თუ როგორ ამარტივებს AutoNLP უახლესი ტრანსფორმატორის მოდელების წვრთნას სხვადასხვა ბუნებრივი ენის დამუშავების ამოცანებისთვის (კლასიფიკაცია, სახელობითი ერთეულების ამოცნობა) მინიმალური კოდირებით. Prodigy წარმოდგენილია როგორც მოქნილი, რეალურ დროში ანოტაციის ინსტრუმენტი, რომელიც მხარს უჭერს ბუნებრივი ენის დამუშავების, კომპიუტერული მხედ
გამოსახულებების ტოკენიზაცია და ViT მოდელების დახვეწა გამოსახულების კლასიფიკაციისთვის
ეს სტატია განიხილავს, თუ როგორ ხდება გამოსახულებების ტოკენიზაცია ტრანსფორმატორის მოდელებისთვის, ნატურალური ენის დამუშავების (NLP) ამოცანების ანალოგიით. დეტალურად არის აღწერილი 🤗 datasets-ისა და 🤗 transformers-ის გამოყენებით ViT (Vision Transformer) მოდელის წინასწარი წვრთნა და დახვეწა გამოსახულების კლასიფიკაციის ამოცანებისთვის. მოცემულია ინსტრუქციები მონაცემთა ჩამოტვირთვის, დამუშავების, გამოსახულების ტრანსფორმაციებისა და წვრთნის კონვეიერის დაყენების შესახებ, მათ შორის ისეთი კომპონენტების, როგორიც
ოფლაინ გადაწყვეტილების ტრანსფორმატორის მოდელის გაწვრთნა: ნახევრად-გეპარდის სიმულაციის მიღწევა
ეს სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ უნდა გაწვრთნათ ოფლაინ გადაწყვეტილების ტრანსფორმატორის (Decision Transformer) მოდელი ნულიდან, რათა სიმულაციურ გარემოში ნახევრად-გეპარდმა შეძლოს მოძრაობა. განხილულია მოდელის ფუნდამენტური პრინციპები, რომელიც განმტკიცებით სწავლებას მიმდევრობის მოდელირების პრობლემად აღიქვამს და წარსული მონაცემებისა და სასურველი შედეგების საფუძველზე სამომავლო მოქმედებებს აგენერირებს. პრაქტიკული გაკვეთილი, რომელიც Google Colab-ზე სრულდება, ხსნის მონაცემთა დამუშავებასა და Hugging Fac