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
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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
オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2022.8
- タイトル別名
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Natural language processing with Transformers : building language applications with Hugging Face
- タイトル読み
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キカイ ガクシュウ エンジニア ノ タメ ノ Transformers : サイセンタン ノ シゼン ゲンゴ ショリ ライブラリ ニヨル モデル カイハツ
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注記
原著 (O'Reilly Media, c2022) の翻訳
内容説明・目次
内容説明
「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。
目次
- １章 入門Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓ
- ２章 テキスト分類
- ３章 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの詳細
- ４章 多言語の固有表現認識
- ５章 テキスト生成
- ６章 要約
- ７章 質問応答
- ８章 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓの高速化
- ９章 ラベルのないまたは少ない状況への対応方法
- １０章 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒをゼロから学習する
- １１章 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒの未来
「BOOKデータベース」 より