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?
Czym byłyby metody uczenia maszynowego bez danych? Metody bez danych, to jak człowiek bez tlenu. Chyba się nie da?
Oczywistym jest, że moim obszarem działania jest tworzenie oprogramowania. To tutaj wszystkie elementy łączę w funkcjonalną całość! Chcesz?
Intro Witajcie 😉 Dzisiaj przedstawiamy i upubliczniamy element działania playgroundu. Jest to model klasyfikacyjny, którego zadaniem jest określanie polaryzacji tekstów. Model upubliczniamy na naszym huggingface 😉 Polaryzacje określamy jako: pozytywna …
Z perspektywy marketingowej, dobrze byłoby zacząć ten wpis w stylu: Dzisiaj przedstawiamy rewolucyjne, w pełni zautomatyzowane rozwiązanie, które w czasie „rzeczywistym” pozwoli Ci analizować trendy w mediach. Chcesz się dowiedzieć …
pLLama – wygenerowane za pomocą AI Ostatnio napisaliśmy: Tak… celowe było błędne zapisanie nie-ko-po-le-i (to nie błąd) jako zapowiedź nie-kolejnej wersji modelu 🙂 między pLlamą3 oraz pLlamą3.2 była też wersja pLLamy3.1 …
