Transformers от HuggingFace: современные методы обработки естественного языка
HuggingFace's Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing
2019-10-09
SCID: 54.1/wp99kuje
Discuss with AI
библиотека HuggingFace Transformersархитектуры TransformerTransformersобработка естественного языкапредобученные модели
Figures from the paper
Abstract (AI)
Недавний прогресс в обработке естественного языка обусловлен достижениями как в архитектуре моделей, так и в предварительном обучении моделей. Архитектуры Transformer позволили создавать модели большей емкости, а предварительное обучение сделало возможным эффективное использование этой емкости для широкого спектра задач. Transformers — это открытая библиотека с целью распространить эти достижения среди более широкой сообщества машинного обучения. Библиотека состоит из тщательно разработанных современных архитектур Transformer под единым API. В основе библиотеки лежит кураторская коллекция предварительно обученных моделей, созданных и доступных сообществу. Transformers спроектирована так, чтобы быть расширяемой для исследователей, простой для практиков и быстрой и надежной при промышленном использовании. Библиотека доступна по адресу https://github.com/huggingface/transformers.
Key Findings
1
Библиотека сопровождается кураторской коллекцией предобученных моделей, доступных сообществу.
2
Проект направлен на демократизацию достижений в архитектуре моделей и предобучении, делая их доступными через репозиторий GitHub https://github.com/huggingface/transformers.
3
Transformers — это открытая библиотека, предоставляющая тщательно разработанные передовые архитектуры Transformer под единым API.
4
Transformers спроектирована как расширяемая для исследователей, простая для практиков и быстрая и надежная для промышленного применения.
Research Object
Открытая библиотека HuggingFace Transformers
Research Subject
Предоставление и инженерная реализация современных архитектур Transformer и курируемых предобученных моделей под единым расширяемым API для исследований, практического использования и промышленного развертывания
Publication Details
Publication Date
2019-10-09
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Источники этой статьи в scid.ai4
Longformer: трансформер для длинных документов2020
Исследование пределов переносного обучения с унифицированным трансформером «текст-в-текст»2019
HISTORIAE, История социально-культурной трансформации как лингвистическая наука о данных. Пример применения в гуманитарных науках2019
Пайплайн с поддержкой ИИ для динамической генерации достоверного контента о биологически активных добавках в масштабе2018
Работы, цитирующие эту статью8
ChatGPT: комплексный обзор предпосылок создания, применений, ключевых проблем, предвзятости, этических аспектов, ограничений и перспектив развития2023
Обескураживающе простой подход к извлечению сущностей и отношений2021
Обзор больших языковых моделей и автономных агентов в химии2024
Лонгитюдный анализ тональности и эмоций в заголовках новостных СМИ с использованием автоматической разметки языковыми моделями Transformer2022
Pre-gated MoE: совместный дизайн алгоритма и системы для быстрого и масштабируемого вывода в архитектуре Mixture-of-Experts2024
Расширенные datasheet'ы для речевых наборов данных и этического принятия решений2023
Картирование нейронных строительных блоков человеческого языка с помощью языковых моделей2026
Интеллект, компилируемый через аффордансы: наблюдаемое сопоставление когнитивных импедансов для LLM-интегрированных систем без мета-доступа2020