![[Recension] Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision (Denis Rothman) Sammanfattad.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2599051/c1a-085k3-rko6g0dofqz1-ejiqag.jpg)
Show Notes
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision (Denis Rothman)
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/how-ai-ate-the-world-a-brief-history/id1869281132?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Transformers+for+Natural+Language+Processing+and+Computer+Vision+Denis+Rothman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1805128728/
#Självuppmärksamhet #FinjusteringavBERTochGPT #Retrievalaugmentedgeneration #VisionTransformerochCLIP #Hallucinationshantering #TransformersforNaturalLanguageProcessingandComputerVision
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision av Denis Rothman är en praktiskt inriktad fackbok om transformerarkitekturer, stora språkmodeller och generativ AI. Den tredje utgåvan, utgiven 2024, rör sig från grunderna i den ursprungliga transformern till nutida modeller och tjänster som BERT, GPT, T5, PaLM, Vision Transformer, CLIP, DALL E, Hugging Face, OpenAI och Google Vertex AI. Syftet är inte enbart att förklara hur modellerna fungerar, utan att visa hur de kan användas i verkliga NLP och bildbaserade lösningar. Boken behandlar bland annat tokenisering, förträning, finjustering, textsammanfattning, frågesvar och bild och videoklassificering. Ett viktigt senare fokus är hur man kan göra språkmodeller mer användbara och säkra genom retrieval augmented generation, kunskapsbaser och moderering. Den är skriven för utvecklare, data scientists och tekniska beslutsfattare med grundläggande Python och maskininlärningskunskaper. Tonvikten ligger på kod, verktyg och jämförelser mellan plattformar, snarare än på en rent matematisk genomgång av forskningslitteraturen.
- Amazon Sweden Store: https://www.amazon.se/dp/?tag=9natreeswe-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Transformers-for-Natural-Language-Processing-and-Computer-Vision-Denis-Rothman.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/how-ai-ate-the-world-a-brief-history/id1869281132?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Transformers+for+Natural+Language+Processing+and+Computer+Vision+Denis+Rothman+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Läs mer: https://swedish.9natree.com/read/1805128728/
#Självuppmärksamhet #FinjusteringavBERTochGPT #Retrievalaugmentedgeneration #VisionTransformerochCLIP #Hallucinationshantering #TransformersforNaturalLanguageProcessingandComputerVision
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision av Denis Rothman är en praktiskt inriktad fackbok om transformerarkitekturer, stora språkmodeller och generativ AI. Den tredje utgåvan, utgiven 2024, rör sig från grunderna i den ursprungliga transformern till nutida modeller och tjänster som BERT, GPT, T5, PaLM, Vision Transformer, CLIP, DALL E, Hugging Face, OpenAI och Google Vertex AI. Syftet är inte enbart att förklara hur modellerna fungerar, utan att visa hur de kan användas i verkliga NLP och bildbaserade lösningar. Boken behandlar bland annat tokenisering, förträning, finjustering, textsammanfattning, frågesvar och bild och videoklassificering. Ett viktigt senare fokus är hur man kan göra språkmodeller mer användbara och säkra genom retrieval augmented generation, kunskapsbaser och moderering. Den är skriven för utvecklare, data scientists och tekniska beslutsfattare med grundläggande Python och maskininlärningskunskaper. Tonvikten ligger på kod, verktyg och jämförelser mellan plattformar, snarare än på en rent matematisk genomgång av forskningslitteraturen.
