Обзор различий и сходств различных трансформеров BERT из библиотеки Hugging Face и как их использовать 

В нашем предыдущем материале мы подробно о том, что такое квантовый компьютер и кто стоял у истоках его создания. В этой статье мы расскажем о тех организациях и фирмах, которые дальше других продвинулись в этой сфере. 

Привет, меня зовут Юля, 85GB и я веду свой канал по нейронкам

В этой статье я рассмотрю по различным параметрам графические нейронки: DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion, Кандинский и Шедеврум. Постараюсь разложить всё максимально чётко и ёмко, дать оценку по каждому блоку от 0 до 5. А потом всё сведу в одну таблицу. Штош, поехали. Содержание (кликабельно):

Мы с женой прожили в Таиланде полтора года. Я сразу оговорюсь, что Таиланд в целом (особенно, курортная его часть) - прекрасное место, чтобы отдохнуть. Поэтому, если вы там никогда не были и планируете съездить как турист - отложите эту статью до лучших (худших?) времен. Если же вы планируете приехать на долгосрочное проживание - то статья для вас.

Мое отношение к Таиланду менялось по синусоиде в течение всего времени проживания там. Наконец я дождался относительного штиля в своих эмоциях - и готов изложить, с чем пришлось столкнуться лично нам.

Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) сейчас у всех на слуху. Они привлекают внимание общественности своей, казалось бы, впечатляющей возможностью — составлять осмысленные тексты в ответ на запрос пользователя (иногда такие запросы называют «приглашениями», а так же — «промптами» или «промтами» — от английского «prompt»). Эти системы представляют собой тщательно сконструированные комбинации из исключительно простых алгоритмов, огромных объёмов данных и грандиозных вычислительных мощностей. LLM учатся, бесчисленное множество раз играя сами с собой в игру «угадай следующее слово». В каждом раунде такой игры модель смотрит на часть предложения и пытается угадать, или предсказать, следующее слово. Если слово угадано — модель обновляет параметры для того чтобы подкрепить свою уверенность; в противном случае модель учится на своей ошибке для того чтобы в следующий раз её догадка была бы точнее.

Хотя базовый алгоритм обучения LLM, по большому счёту, уже давно не меняется, недавнее увеличение размеров моделей и данных наделило эти модели качественно новыми возможностями. Среди них — написание простого программного кода и решение логических задач.

Как эти модели достигли таких результатов? Они всего лишь запоминают обучающие данные и потом их воспроизводят, или они схватывают правила английской грамматики и усваивают синтаксис языка C? Создают ли они нечто вроде внутренней модели мира — доступной для понимания модели процесса, выдающего некие последовательности данных?

Содержание

• Вопросы и ответы
  
• Введение
  
  • Пре-реквизиты
    
  • Настройка компьютера
    
  
  
• 1.0 Играем с Busybox
  
  • 1.1 Docker Run
    
  • 1.2 Терминология
    
  
  
• 2.0 Веб-приложения и Докер
  
  • 2.1 Статические сайты
    
  • 2.2 Образы
    
  • 2.3 Наш первый образ
    
  • 2.4 Dockerfile
    
  • 2.5 Docker на AWS
    
  
  
• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  
  • 3.1 SF Food Trucks
    
  • 3.2 Сети Docker
    
  • 3.3 Docker Compose
    
  • 3.4 AWS Elastic Container Service
    
  
  
• 4.0 Заключение
  
  • 4.1 Следующие шаги
    
  • 4.2 Фидбек автору
    

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации.