Глава 1: Введение в нейросети для генерации текста
• Обзор современных достижений в области нейросетей для генерации текста.
• Роль нейросетей в автоматическом создании контента.
Глава 2: GPT-3 (OpenAI)
• Плюсы: Высокая производительность, разнообразие генерируемого контента, широкое применение.
• Минусы: Дорогостоящая, требует больших вычислительных ресурсов, могут возникнуть этические вопросы.
Глава 3: BERT (Google)
• Плюсы: Эффективное понимание контекста, бесплатно использовать, широко доступно.
• Минусы: Не создает текст с нуля, ограничена задачами понимания и классификации.
Глава 4: GPT-4 (OpenAI, ожидаемо)
• Плюсы: Ожидается повышение производительности и качества текста.
• Минусы: Ожидается, что будет дороже и требует больше ресурсов.
Глава 5: XLNet (Google/CMU)
• Плюсы: Основана на Transformer, высокая производительность.
• Минусы: Требует больших вычислительных ресурсов.
Глава 6: T5 (Google)
• Плюсы: Многоцелевая, высокоэффективная.
• Минусы: Требует много вычислительных ресурсов.
Глава 7: CTRL (Salesforce)
• Плюсы: Создание контента в определенном стиле.
• Минусы: Средняя производительность.
Глава 8: GPT-2 (OpenAI)
• Плюсы: Высокая производительность, доступная.
• Минусы: Создает текст с ограниченным контекстом.
Глава 9: BART (Facebook AI)
• Плюсы: Генерация текста с заданным контекстом.
• Минусы: Требует больших вычислительных ресурсов.
Глава 10: GPT-Neo (EleutherAI)
• Плюсы: Высокая производительность, доступность.
• Минусы: Может быть сложной для настройки.
Глава 11: CTRL-NG (Salesforce)
• Плюсы: Средняя производительность, стилизация текста.
• Минусы: Могут возникнуть сложности при использовании.
Глава 12: GPT-J (EleutherAI)
• Плюсы: Высокая производительность, доступность.
• Минусы: Может потребоваться много вычислительных ресурсов.
Глава 13: CLIP (OpenAI)
• Плюсы: Сопоставление текста и изображений.
• Минусы: Ограничена задачами, связанными с изображениями.
Глава 14: DALL-E (OpenAI)
• Плюсы: Генерация изображений из текста.
• Минусы: Требует больших вычислительных ресурсов.
Глава 15: Turing-NLG (Microsoft)
• Плюсы: Применима для задач генерации текста.
• Минусы: Стоимость может быть высокой.
Глава 16: GPT-2.5 (OpenAI)
• Плюсы: Средняя производительность, доступность.
• Минусы: Ограничена некоторыми задачами.
Глава 17: MiniLM (Microsoft)
• Плюсы: Средняя производительность, доступность.
• Минусы: Могут быть более производительные альтернативы.
Глава 18: ProphetNet (Microsoft)
• Плюсы: Средняя производительность, доступность.
• Минусы: Могут быть более производительные альтернативы.
Глава 19: RoBERTa (Facebook AI)
• Плюсы: Очень высокая производительность, широко применяется.
• Минусы: Требует больших вычислительных ресурсов.
Глава 20: UniLM (Microsoft)
• Плюсы: Применима для задач генерации текста.
• Минусы: Средняя производительность.
Глава 21: ERNIE (Baidu)
• Плюсы: Высокая производительность, широко применяется.
• Минусы: Требует больших вычислительных ресурсов.
Эта книга предоставляет обзор различных нейросетей, их сильные и слабые стороны, помогая вам выбрать наиболее подходящую для вашего проекта.
Внимание! Этот перевод, возможно, ещё не готов.
Его статус: идёт перевод
http://tl.rulate.ru/book/96021/3281509
Сказал спасибо 1 читатель