Per diversi anni, l’intersezione tra testo e dati è rimasta (più o meno) nell’ambito dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’ampia gamma di attività di apprendimento automatico che sfruttano i dati testuali per strumenti di previsione, classificazione e raccomandazione.
L’ascesa di grandi modelli linguistici ha introdotto una serie di nuove entusiasmanti possibilità nel campo, con nuovi casi d’uso e flussi di lavoro innovativi che spuntano rapidamente. I nostri punti salienti di questa settimana rappresentano un ampio spaccato di concetti e approcci che scavano più a fondo in quest’area emergente. Dal prompt engineering alle applicazioni text-to-image e text-to-speech, siamo entusiasti di condividere il lavoro di autori che esplorano le possibilità creative dei dati testuali sia come input che come output di questi potenti modelli. Immergiamoci.
- Perso nella traduzione DALL-E 3
Cosa succede quando utilizzi strumenti di conversione da testo a immagine come DALL-E 3 in lingue diverse dall’inglese? Yennie Jun continua a esplorare le discrepanze nelle prestazioni del modello per gli utenti che lavorano in lingue con risorse limitate e i modi in cui il genere e altri pregiudizi penetrano nelle immagini generate. - Come convertire qualsiasi testo in un grafico di concetti
Nel suo ultimo post, Rahul Nayak si tuffa in profondità nel mondo della generazione aumentata di Knowledge-Graph, guidandoci attraverso il processo di trasformazione di un corpus di testo in un grafico di concetti (GC) e quindi visualizzandolo per rilevare modelli e trarre intuizioni significative.
- RAG: come parlare con i tuoi dati
Abbiamo trattato la generazione aumentata con il recupero molte volte negli ultimi mesi, ma Maria MansurovaL’aggiunta di alla conversazione vale comunque molto il tuo tempo: presenta un flusso di lavoro pratico e avvincente per analizzare il feedback dei clienti utilizzando ChatGPT. - FastSpeech: panoramica e implementazione del documento
Gli strumenti di sintesi vocale hanno fatto passi da gigante negli ultimi anni. Per acquisire una solida conoscenza di come funzionano e di come vengono utilizzati i trasformatori per migliorare le loro prestazioni, non perdetelo Essam Wisaml’introduzione accessibile di FastSpeech del 2019, che ha facilitato gran parte dei progressi che abbiamo visto in questo ambito. - Sbloccare la potenza dei dati di testo con i LLM
Se sei un principiante e desideri iniziare a sperimentare tecniche di dati di testo all’avanguardia, Sofia RosaLa guida passo passo di ti aiuterà a rimboccarti le maniche in pochissimo tempo. Ci guida attraverso un intero flusso di lavoro, dal download dei dati al lavoro con GPT-3 e all’analisi dei risultati. - Una tabella di marcia universale per l’ingegneria rapida: il contesto degli scaffolds framework (CSF)
L’ingegneria tempestiva è emersa come una componente cruciale nell’interazione tra l’intuizione umana e le capacità dei grandi modelli linguistici. Giuseppe Scalamogna va oltre i suggerimenti e i trucchi di base per presentare la struttura degli scaffold contestuali (CSF), un “modello mentale di uso generale per un’efficace ingegneria dei prompt”.
Fonte: towardsdatascience.com
