Wykorzystując podejście w2v oraz metody głębokiego uczenia, opracowaliśmy wektorowe modele słów dla języka polskiego. Zaś na naszym huggingface dostępne są modele oparte o architekturę transformers.
Redystrybuujemy również tekstowe zasoby dla języka polskiego. Oczywiście tylko te, które możemy 🙂 Zapraszamy również na naszego huggingface dostępne są tam duże zbiory tekstowe dla języka polskiego!
Na blogu umieszczamy wyniki wewnętrznie prowadzonych eksperymentów. Pokazujemy również skrótowo proces uczenia naszych modeli transformersowych. Może warto do nas wrócić?
To właśnie dzięki uczeniu maszynowemu jesteśmy w stanie zastępować człowieka w wielu zadaniach. Wyciąganie wniosków na podstawie obserwacji danych?
Bardzo prężnie rozwijająca się dziedzina nauki. Również bardzo duży progres odnotowany dla języka polskiego. Czy komputer potrafi zrozumieć tekst?
Ogromny sukces transformatorów i głębokich sieci neuronowych przyczynił się do powstania osobnego obszaru działalności. Tekst w tekst?
Oczywistym jest, że moim obszarem działania jest tworzenie oprogramowania. To tutaj wszystkie elementy łączę w funkcjonalną całość! Chcesz?
Wstęp Możliwości płynące z wykorzystania modeli generatywnych są ogromne, wystarczy spojrzeć na sukces OpenAI i flagowego produktu ChatGPT. Modele generatywne oparte o architekturę transformers dorównują człowiekowi w zakresie tworzenia contentu, …
Aktualnie świat przetwarzania języka naturalnego został zdominowany przez rozwiązania oparte o modele w architekturze transformers. Różnorodność tych modeli praktycznie zdominowała każdy obszar NLP. Niezależnie jednak od architektury i przeznaczenia mają one …
W dziedzinie przetwarzania języka naturalnego stale pojawiają się innowacyjne rozwiązania, które umożliwiają precyzyjne odpowiadanie na pytania w różnych językach. Prezentujemy model polish-qa-v2, który stanowi krok naprzód w naszych badaniach nad …
