Terminų žodynas

Hugging Face Transformers

Kas yra Hugging Face Transformers?

„Hugging Face Transformers“ yra atvirojo kodo „Python“ biblioteka, per vieną nuoseklią sąsają suteikianti prieigą prie iš anksto apmokytų teksto, vaizdų ir garso modelių. Kūrėjai ją naudoja modeliams atsisiųsti iš „Hugging Face Hub“, jiems išbandyti, pritaikyti savo duomenims arba paleisti vietoje. Nuo 5 versijos biblioteka daugiausia orientuota į „PyTorch“ (2026 m. spalio mėn. duomenimis). Pavyzdys: komanda vos keliomis kodo eilutėmis išbando nuotaikų analizės modelį.

Temos

Atvirasis kodas
biblioteka
Python
modeliai

Išbandykite KI.ordo

Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.

Pradėti demonstraciją

← Visi terminai

Susiję terminai

Transformer

Transformeris – neuroninio tinklo architektūra, pristatyta 2017 m. moksliniame straipsnyje „Attention Is All You Need“. Jos esmė – dėmesio mechanizmas: kiekvienas teksto žodis įvertinamas atsižvelgiant į visus kitus žodžius, o skaičiavimus galima efektyviai lygiagretinti. Transformeriais remiasi šiandienos kalbos modeliai, tokie kaip GPT, Claude ir BERT, jie taip pat naudojami vaizdams ir garsui.

architektūra
Gilusis mokymasis
+1

Didysis kalbos modelis (LLM)

Didysis kalbos modelis (angl. large language model, LLM) – tai neuroninis tinklas, apmokytas su labai dideliais teksto kiekiais, todėl gebantis suprasti ir generuoti kalbą. Jis veikia žingsnis po žingsnio skaičiuodamas labiausiai tikėtiną kitą tokeną. LLM rašo, apibendrina, verčia, atsako į klausimus ir generuoja kodą; gerai žinomi pavyzdžiai – „Claude“, GPT, „Gemini“ ir „Llama“. Neturėdami prieigos prie aktualių šaltinių, jie žino tik tai, kas buvo jų mokymo duomenyse.

kalbos modeliai
generatyvinis DI
+1

PyTorch

PyTorch – atvirojo kodo mašininio ir giliojo mokymosi karkasas Python programavimo kalbai. Iš pradžių jį sukūrė Meta (tuomet Facebook), o nuo 2022 m. jį prižiūri Linux Foundation priklausantis PyTorch Foundation. PyTorch plačiai naudojamas moksle ir pramonėje, nes leidžia kūrėjams lanksčiai kurti modelius, mokyti juos GPU ir išbandyti žingsnis po žingsnio; juo sukurta daug žinomų kalbos ir vaizdų modelių.

sistema
gilusis mokymasis
+1

tikslinis derinimas (fine-tuning)

Tikslinis derinimas (fine-tuning) reiškia jau iš anksto apmokyto DI modelio tolesnį mokymą papildomais, paprastai konkrečiai užduočiai skirtais duomenimis. Koreguojami jo vidiniai svoriai, kad modelis patikimiau tvarkytų, pavyzdžiui, tam tikrą rašymo stilių, specialią leksiką ar išvesties formatą. Tikslinis derinimas reikalauja kruopščiai paruoštų pavyzdinių duomenų, skaičiavimo galios ir testavimo. Daugeliui taikymų pakanka gerai parašytų nurodymų ir prijungtų žinių, ir juos lengviau keisti.

modelių mokymas
pritaikymas
+1