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Addestramento di T5 in Tensorflow 2 | Come addestrare T5 per qualsiasi attività usando Tensorflow 2. Questo notebook mostra come risolvere l’attività di “Question Answering” usando Tensorflow 2 e SQUAD. | Muhammad Harris | |
Addestramento di T5 con TPU | Come addestrare T5 su SQUAD con Transformers e NLP. | Suraj Patil | |
Fine-tuning di T5 per la classificazione e scelta multipla | Come effettuare il fine-tuning di T5 per le attività di classificazione a scelta multipla - usando un formato testo-a-testo - con PyTorch Lightning. | Suraj Patil | |
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Modellamento di una lunga sequenza con Reformer | Come addestrare su sequenze di lunghezza fino a 500 mila token con Reformer. | Patrick von Platen | |
Fine-tuning di BART per riassumere testi | Come effettuare il fine-tuning di BART per riassumere testi con fastai usando blurr. | Wayde Gilliam | |
Fine-tuning di un Transformer pre-addestrato su tweet | Come generare tweet nello stile del tuo account Twitter preferito attraverso il fine-tuning di un modello GPT-2. | Boris Dayma | |
Ottimizzazione di modelli 🤗 Hugging Face con Weights & Biases | Un tutorial completo che mostra l’integrazione di W&B con Hugging Face. | Boris Dayma | |
Longformer pre-addestrato | Come costruire una versione “long” degli esistenti modelli pre-addestrati. | Iz Beltagy | |
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Valutazione di modelli con 🤗NLP | Come valutare longformer su TriviaQA con NLP . | Patrick von Platen | |
Fine-tuning di T5 per Sentiment Span Extraction | Come effettuare il fine-tuning di T5 per la sentiment span extraction - usando un formato testo-a-testo - con PyTorch Lightning. | Lorenzo Ampil | |
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Pre-addestramento di Reformer per Masked Language Modeling | Come addestrare un modello Reformer usando livelli di self-attention bi-direzionali. | Patrick von Platen | |
Espansione e fine-tuning di Sci-BERT | Come incrementare il vocabolario di un modello SciBERT - pre-addestrato da AllenAI sul dataset CORD - e crearne una pipeline. | Tanmay Thakur | |
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Fine-tuning di un modello DistilBERT per la classficazione multi-etichetta | Come effettuare il fine-tuning di un modello DistilBERT per l’attività di classificazione multi-etichetta. | Dhaval Taunk | |
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Valutazione di modelli che generano domande | Quanto sono accurante le risposte alle domande generate dal tuo modello transformer seq2seq? | Pascal Zoleko | |
Classificazione di testo con DistilBERT e Tensorflow | Come effettuare il fine-tuning di DistilBERT per la classificazione di testo in TensorFlow. | Peter Bayerle | |
Utilizzo di BERT per riassumere testi con un modello Encoder-Decoder su CNN/Dailymail | Come avviare “a caldo” un EncoderDecoderModel attraverso l’utilizzo di un checkpoint google-bert/bert-base-uncased per riassumere testi su CNN/Dailymail. | Patrick von Platen | |
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Fine-tuning di TAPAS su Sequential Question Answering (SQA) | Come effettuare il fine-tuning di un modello TapasForQuestionAnswering attraverso l’utilizzo di un checkpoint tapas-base sul dataset Sequential Question Answering (SQA). | Niels Rogge | |
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Decodifica Wav2Vec2 CTC con variazioni di GPT2 | Come decodificare sequenze CTC, variate da modelli di linguaggio. | Eric Lam | |
Fine-tuning di BART per riassumere testi in due lingue con la classe Trainer | Come effettuare il fine-tuning di BART per riassumere testi in due lingue usando la classe Trainer. | Eliza Szczechla | |
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Creazione di sottotitoli per video usando Wav2Vec2 | Come creare sottotitoli per qualsiasi video di YouTube trascrivendo l’audio con Wav2Vec. | Niklas Muennighoff | |
Fine-tuning di Vision Transformer su CIFAR-10 usando PyTorch Lightning | Come effettuare il fine-tuning di Vision Transformer (ViT) su CIFAR-10 usando HuggingFace Transformers, Datasets e PyTorch Lightning. | Niels Rogge | |
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Valutazione di LUKE su Open Entity, un dataset di entity typing | Come valutare un modello LukeForEntityClassification sul dataset Open Entity. | Ikuya Yamada | |
Valutazione di LUKE su TACRED, un dataset per l’estrazione di relazioni | Come valutare un modello LukeForEntityPairClassification sul dataset TACRED. | Ikuya Yamada | |
Valutazione di LUKE su CoNLL-2003, un importante benchmark NER | Come valutare un modello LukeForEntitySpanClassification sul dataset CoNLL-2003. | Ikuya Yamada | |
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Rilevamento oggetti in un’immagine con DETR | Come usare un modello addestrato DetrForObjectDetection per rilevare oggetti in un’immagine e visualizzare l’attention. | Niels Rogge | |
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Fine-tuning di T5 per Named Entity Recognition | Come effettuare fine-tunining di T5 per un’attività di Named Entity Recognition. | Ogundepo Odunayo | |