트랜스포머(Transformer)
Hugging Face를 통하여 트랜스포머에 대하여 알아 보겠습니다.
🤗 트랜스포머
PyTorch, TensorFlow 및 JAX를 위한 최신 머신 러닝임
트랜스포머는 사전 학습된 최신 모델을 쉽게 다운로드하고 학습할 수 있는 API와 도구를 제공합니다. 사전 학습된 모델을 사용하면 컴퓨팅 비용과 탄소를 줄이고 모델을 처음부터 학습하는 데 필요한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
이러한 모델은 다음과 같은 다양한 양식의 일반적인 작업을 지원합니다:
(1) 📝 자연어 처리: 텍스트 분류, 명명된 엔티티 인식, 질문 답변, 언어 모델링, 요약, 번역, 객관식, 텍스트 생성.
(2) 🖼️ 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 물체 감지 및 분할.
(3) 🗣️ 오디오: 자동 음성 인식 및 오디오 분류.
(4)🐙멀티모달: 테이블 질문 답변, 광학 문자 인식, 스캔 문서에서 정보 추출, 비디오 분류, 시각적 질문 답변.
🤗 트랜스포머는 파이토치, 텐서플로우, JAX 간의 프레임워크 상호 운용성을 지원합니다. 이를 통해 모델의 각 단계에서 다른 프레임워크를 유연하게 사용할 수 있으며, 한 프레임워크에서 세 줄의 코드로 모델을 학습하고 다른 프레임워크에서 추론을 위해 로드할 수 있습니다. 또한 프로덕션 환경에 배포하기 위해 모델을 ONNX 및 TorchScript와 같은 형식으로 내보낼 수도 있습니다.
지원 모델 (supported models)
2023.7월말 현재 215여개 모델을 지원함
(예시)
Supported models
- ALBERT (from Google Research and the Toyota Technological Institute at Chicago) released with the paper ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations, by Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut.
- ALIGN (from Google Research) released with the paper Scaling Up Visual and Vision-Language Representation Learning With Noisy Text Supervision by Chao Jia, Yinfei Yang, Ye Xia, Yi-Ting Chen, Zarana Parekh, Hieu Pham, Quoc V. Le, Yunhsuan Sung, Zhen Li, Tom Duerig.
- AltCLIP (from BAAI) released with the paper AltCLIP: Altering the Language Encoder in CLIP for Extended Language Capabilities by Chen, Zhongzhi and Liu, Guang and Zhang, Bo-Wen and Ye, Fulong and Yang, Qinghong and Wu, Ledell.
- Audio Spectrogram Transformer (from MIT) released with the paper AST: Audio Spectrogram Transformer by Yuan Gong, Yu-An Chung, James Glass.
- Autoformer (from Tsinghua University) released with the paper Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting by Haixu Wu, Jiehui Xu, Jianmin Wang, Mingsheng Long.
https://huggingface.co/docs/transformers/index
실습: 텍스트분류(Text classification, 감성분석) 및 개체명 인식(Named entity recognition, NER)
♣ 유튜브 참조
기타 참고 싸이트
https://github.com/nlp-with-transformers/notebooks
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