機械学習エンジニアのためのＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ 最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発 /ルイス・タンスタール レアンドロ・フォン・ トーマス・ウルフ
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≪商品情報≫
著者名：ルイス・タンスタール、レアンドロ・フォン・ウェラ、トーマス・ウルフ
出版社名：オライリー・ジャパン
発行年月：2022年08月
判型：Ｂ５
ISBN：9784873119953
≪内容情報≫
Hugging Faceの開発者による解説書！
「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。
著者名：ルイス・タンスタール、レアンドロ・フォン・ウェラ、トーマス・ウルフ
出版社名：オライリー・ジャパン
発行年月：2022年08月
判型：Ｂ５
ISBN：9784873119953
≪内容情報≫
Hugging Faceの開発者による解説書！
「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。