Procesamiento del lenguaje natural con transformadores
Técnicas avanzadas y aplicaciones multimodales
Este libro explora los avances de vanguardia y las implementaciones complejas que aprovechan los transformadores para resolver problemas desafiantes de procesamiento del lenguaje. Desde la mejora de los sistemas de traducción automática hasta el desarrollo de chatbots sofisticados, esta guía proporciona información detallada y ejemplos prácticos para ayudarlo a dominar los aspectos más avanzados de la PNL.
Lo Que Obtendrás de Este Libro
6 capítulos que abarcan más de 580 páginas
Más de 280 bloques explicativos de código
Más de 20 ejercicios prácticos
3 cuestionarios para poner a prueba tus conocimientos
6 proyectos prácticos del «mundo real»
Mejorar la comprensión del idioma con transformadores avanzados
Este libro profundiza en las estrategias avanzadas para mejorar las capacidades de comprensión de los modelos basados en transformadores. Aprenda a implementar y perfeccionar las técnicas de aprendizaje multitarea, por transferencia y desde cero para mejorar la comprensión por parte de sus modelos de los matices complejos del lenguaje. El libro analiza las últimas investigaciones en tecnología de transformadores, incluidas las adaptaciones e innovaciones que han demostrado ser prometedoras para mejorar la generalización de los modelos y el rendimiento en diversas tareas de PNL.
Los ejemplos detallados ilustran cómo se aplican estos métodos avanzados en escenarios del mundo real, como el análisis de documentos legales y la minería de textos biomédicos. Cada estudio de caso explica la implementación técnica y evalúa la eficacia de los diferentes enfoques, proporcionando a los lectores una comprensión integral de cómo aplicar estas técnicas avanzadas en sus proyectos.
Creación de aplicaciones de PNL sofisticadas
«Procesamiento del lenguaje natural con transformadores: técnicas avanzadas y aplicaciones multimodales» lo guía a través de la creación de aplicaciones de PNL de alto impacto utilizando transformadores. Este libro abarca una variedad de aplicaciones, desde la generación automatizada de contenido hasta sistemas complejos de preguntas y respuestas. Proporciona un enfoque gradual para diseñar sistemas que puedan interpretar, generar e interactuar utilizando el lenguaje natural a un nivel avanzado.
Se presta especial atención a la integración de datos multimodales, lo que permite a los transformadores procesar y generar texto e información a partir de imágenes y audio. Este enfoque multidisciplinario abre nuevas posibilidades para desarrollar sistemas de inteligencia artificial que imiten más de cerca las capacidades sensoriales y cognitivas humanas.
El libro también aborda los aspectos críticos de la implementación y el escalado de modelos avanzados de PNL. Incluye consejos prácticos sobre técnicas de optimización, estrategias de implementación y supervisión del rendimiento para garantizar que las aplicaciones basadas en transformadores no solo sean potentes, sino también escalables y eficientes. Al final de «Procesamiento del lenguaje natural con transformadores: técnicas avanzadas y aplicaciones multimodales», dispondrá de los conocimientos necesarios para desarrollar aplicaciones de PNL de última generación que puedan transformar los sectores y mejorar las experiencias de los usuarios.
Este contenido tiene como objetivo capturar de manera efectiva la profundidad y la amplitud de los temas avanzados tratados en el libro, posicionándolo como un recurso esencial para los profesionales del campo. Si hay elementos adicionales o detalles específicos que le gustaría incluir, ¡hágamelo saber!
Tabla de contenido
Chapter 1: Advanced NLP Applications
1.1 Machine Translation
1.2 Text Summarization (Extractive and Abstractive)
1.3 Text Generation with GPT Models
1.4 Practical Exercises
Chapter 1 Summary
Project 1: Machine Translation with MarianMT
Base Project Implementation
Step 1: Setting Up the Environment
Step 2: Loading the MarianMT Model
Step 3: Translating Text
Step 4: Exploring Additional Language Pairs
Project 2: Text Summarization with T5
Base Project Implementation
Step 1: Setting Up the Environment
Step 2: Loading the T5 Model
Step 3: Summarizing Text
Step 4: Adjusting Hyperparameters
Quiz Part I
Multiple Choice Questions
True or False
Short Answer Questions
Answer Key
Chapter 2: Hugging Face and Other NLP Libraries
2.1 Overview of the Hugging Face Ecosystem
2.2 Hugging Face Transformers and Datasets Libraries
2.3 TensorFlow and PyTorch for NLP
2.4 Practical Exercises
Chapter Summary
Chapter 3: Training and Fine-Tuning Transformers
3.1 Data Preprocessing for Transformer Models
3.2 Fine-Tuning Techniques: LoRA and Prefix Tuning
3.3 Evaluation Metrics: BLEU, ROUGE, BERTScore
3.4 Practical Exercises
Chapter Summary
Chapter 4: Deploying and Scaling Transformer Models
4.1 Real-Time Inferencing with ONNX and TensorFlow Lite
4.2 Deploying Models on Cloud Platforms
4.3 Scalable APIs with FastAPI and Hugging Face Spaces
4.4 Practical Exercises
Chapter Summary
Project 3: Sentiment Analysis API with Fine-Tuned Transformer
Steps to Build the Sentiment Analysis API
Step 1: Install Required Libraries
Step 2: Load and Preprocess the Dataset
Step 3: Fine-Tune the Model
Step 4: Build the FastAPI Application
Project 4: Named Entity Recognition (NER) Pipeline with Custom Fine-Tuning
Steps to Build the NER Pipeline
Step 1: Install Required Libraries
Step 2: Load and Preprocess the Dataset
Step 3: Tokenize the Dataset
Step 4: Fine-Tune the Model
Quiz Part II
Multiple-Choice Questions
True or False
Short-Answer Questions
Answer Key
Chapter 5: Innovations and Challenges in Transformers
5.1 Large Language Models: GPT-4, Claude, LLaMA
5.2 Efficient Transformers: Reformer, BigBird, LongFormers
5.3 Ethical AI: Bias and Fairness in Language Models
5.4 Practical Exercises
Chapter Summary
Chapter 6: Multimodal Applications of Transformers
6.1 Vision-Language Models (CLIP, Flamingo)
6.2 Speech Recognition with Whisper
6.3 Multimodal AI: Integration of Text, Image, and Video
6.4 Practical Exercises
Chapter Summary
Project 6: Multimodal Video Analysis and Summarization
Steps to Build the System
Step 1: Install Required Libraries
Paso 2: Extraer fotogramas de vídeo
Step 3: Transcribe Audio from Video
Step 4: Perform Video Frame Analysis
Lo que dicen nuestros lectores sobre este libro
¡Explore las reseñas para comprender por qué este libro es una excelente elección! Descubra cómo otros se han beneficiado del conocimiento y las ideas que proporciona. Pruebe el emocionante contenido que le espera y compruebe si este libro es el libro perfecto para su viaje.
Tuve mucha suerte: ¡este libro es como una mina de oro de información útil! En realidad, son 6 libros en uno y te explica todos los aspectos básicos de la IA con explicaciones y ejercicios prácticos de codificación. Es la segunda recopilación de una serie, por lo que en realidad está dirigida a lectores con conocimientos intermedios. Es tan completo como un libro de texto de un curso, lo que probablemente no sea una coincidencia, ya que el equipo de desarrolladores que produce estos libros también ofrece formación en línea. Es extremadamente útil para los expertos en tecnología y también si quieres saber qué puede hacer la IA en diferentes casos de uso empresarial: evalúa aplicaciones, modelos y marcos para cada necesidad y realiza cuestionarios para poner a prueba tus conocimientos. Incluso evalúa qué arquitectura de modelos está diseñada para maximizar la precisión, la transparencia y los estándares éticos y mitigar los prejuicios, y dedica una sección a los ejercicios que nos enseñan cómo corregir estos problemas. Este es un recurso muy interesante. Probablemente volveré a consultarlo con regularidad para usarlo como manual.
Este es un libro muy detallado sobre PNL con transformadores (libro 2 de la serie). Viene con un repositorio de código para que puedas descargar cualquiera de los ejemplos utilizados. Lo único que sabía era que el libro 1 era muy caro. Sin embargo, si queréis un gremio de PNL completo y completo, os recomendamos esta serie.
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