Творческий, иногда беспорядочный мир текстовых данных

Красочный и неординарный мир текстовых данных

На протяжении нескольких лет пересечение текста и данных оставалось (более или менее) в области обработки естественного языка (NLP) – широкого спектра задач машинного обучения, которые используют текстовые данные для прогнозирования, классификации и инструментов рекомендаций.

Появление больших языковых моделей внесло множество захватывающих новых возможностей в эту область, с появлением новых приложений и инновационных рабочих процессов. Наши основные моменты на этой неделе представляют широкий спектр понятий и подходов, которые углубляются в эту развивающуюся область. От создания промптов до применения текст-в-изображение и текст-в-речь, мы рады поделиться работой авторов, которые исследуют творческие возможности текстовых данных как входных и выходных параметров этих мощных моделей. Давайте погрузимся в эту тему.

• Lost in DALL-E 3 TranslationЧто происходит, когда вы используете инструменты текст-в-изображение, такие как DALL-E 3, на других языках, кроме английского? Йенни Джун продолжает исследовать расхождения в работе модели для пользователей, работающих на языках с ограниченными ресурсами, и пути, по которым проникают гендерные и другие предубеждения в созданные изображения.
• Как преобразовать любой текст в граф понятийВ своей последней статье Рахул Найак глубже погружается в мир знаний-графового увеличения, проводит нас через процесс преобразования текстового корпуса в граф понятий (GC), а затем визуализирует его для обнаружения закономерностей и получения значимых выводов.

• RAG: Как общаться с вашими даннымиМы уже несколько раз обсуждали определение данных, увеличение которых осуществляется с использованием генерации, но новый вклад Марии Мансуровой всегда стоит вашего времени: она представляет убедительный, практический рабочий процесс для анализа отзывов клиентов с использованием чата GPT.
• FastSpeech: Обзор статьи и реализацияИнструменты текст-в-речь сделали значительные успехи в последние годы. Чтобы полностью понять, как они работают и как трансформаторы используются для повышения их производительности, не пропустите доступное введение в статью FastSpeech от 2019 года от Эссама Висама, который способствовал значительному прогрессу в этой области.
• Разблокирование мощи текстовых данных с помощью LLMЕсли вы новичок, который хотел бы начать экспериментировать с передовыми техниками работы с текстовыми данными, пошаговое руководство от Софии Розы поможет вам приступить к работе очень быстро. Оно проводит нас через весь рабочий процесс, от загрузки данных до работы с GPT-3 и анализа результатов.
• Универсальная дорожная карта для создания промптов: Контекстуальная ментальная модель (CSF)Создание промптов стало важной составляющей во взаимодействии между человеческой интуицией и возможностями больших языковых моделей. Джузеппе Скаламонья выходит за рамки основных советов и приемов создания промптов, предлагая контекстуальную ментальную модель (CSF), которая является “универсальной моделью для эффективного создания промптов”.

Мы надеемся, что у вас будет время для изучения других тем на этой неделе – вот некоторые из наших последних заметок о визуализации данных, обнаружении сгенерированного контента и т.д.:

• Может ли искусственный интеллект помочь нам понять, как работает мозг? Степани Шен исследует этот важный вопрос, проводя параллели между биологическим обучением и искусственными нейронными сетями.
• Matplotlib – это всепроникающий и мощный инструмент для визуализации, но он также имеет свои особенности. Начинающий гид Ли Вон поможет вам начать ваше обучение с правильной ноги.
• Для всех научных сотрудников, ориентированных на маркетинг: не пропустите понятное и подробное введение в прогнозирование стоимости жизни клиента от Хаджиме Такеда.
• Способность различать контент, созданный человеком и созданный моделью никогда не была более важной – или сложной. Стефани Кирмер разбирает текущие ставки и проблемы вокруг этой проблемы.
• Хотите заняться практическими экспериментами на этой неделе? Учебник Аманды Иглесиас Морено поможет руководству по созданию гексагональных карт с использованием H3 и Plotly.
• В своем последнем углубленном исследовании Джеффри Наф внимательно рассматривает важность переменных в контексте случайного леса, охватывая как традиционные методы, так и новые разработки.

Спасибо за поддержку наших авторов! Если вам нравятся статьи, которые вы читаете на TDS, рассмотрите возможность стать членом VoAGI – это открывает доступ к нашему полному архиву (и ко всем другим сообщениям на VoAGI тоже).

• Пользовательские функции оценки в Scikit-Learn
• Сегментация YOLOv8 на настраиваемом наборе данных (сегментация медицинских изображений)
• Оптимизация аналитики данных интеграция GitHub Copilot в Databricks

До следующей переменной,

Редакторы TDS