Согласно последнему отчету о состоянии ИИ, «трансформеры стали универсальной архитектурой для машинного обучения. Не только для обработки естественного языка, но и для речи, компьютерного зрения или даже для предсказания структуры белка». Действительно, архитектура Transformer доказала свою эффективность в широком спектре задач машинного обучения. Но как мы можем идти в ногу с бешеным темпом инноваций? Действительно ли нам нужны экспертные навыки, чтобы использовать эти современные модели? Или есть более короткий путь к созданию ценности для бизнеса за меньшее время?
В этом разговоре на уровне кода мы постепенно создадим и развернем демонстрационную версию, включающую несколько моделей Transformer. Попутно вы узнаете о портфолио открытых и коммерческих решений Hugging Face и о том, как они могут помочь вам стать сверхпродуктивным, чтобы предоставлять высококачественные решения для машинного обучения быстрее, чем когда-либо прежде.
Новичок в Трансформерах?
