معرفی 8 ابزار هوش مصنوعی شگفت انگیز

Hugging Face یک شرکت پیشرو در زمینه هوش مصنوعی است که مدل‌های زبانی قدرتمندی مانند BERT و GPT-2 را توسعه داده است. اینمدل‌ها در کاربردهای مختلفی مانند ترجمه، تشخیص عاطفه در متن و پیش‌بینی متن پیشنهادی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

این شرکت به‌عنوان یکی از بزرگترین منابع و مجموعه‌های NLP در اینترنت شناخته می‌شود و ابزارهای متنوعی را برای توسعه‌دهندگان، محققان و شرکت‌ها فراهم می‌کند.

یکی از ابزارهای محبوب Hugging Face، کتابخانه Transformers است. این کتابخانه، ابزاری برای پیاده‌سازی و استفاده از مدل‌های NLP پیشرفته است. با استفاده از این کتابخانه، می‌توانید به راحتی مدل‌هایی مانند BERT، GPT-2 و GPT-3 را برای انجام کارهای مختلف مانند دسته‌بندی متن و تولید متن استفاده کنید.

کاربرد

به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهید یک مدل برای تشخیص متن‌های اسپم آموزش دهید. با استفاده از کتابخانه Transformers، می‌توانید به راحتی یک مدل BERT را برای این منظور آموزش دهید. به‌عنوان یک مثال، کد زیر نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید از کتابخانه Transformers برای آموزش یک مدل BERT برای تشخیص اسپم استفاده کنید:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

 Load the tokenizer and model

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

Prepare the data

train_dataset = ...

Define the training arguments

training_args = TrainingArguments(

    output_dir='./results',

    num_train_epochs=3,

    per_device_train_batch_size=16,

    per_device_eval_batch_size=64,

    warmup_steps=500,

    weight_decay=0.01,

    logging_dir='./logs',

    logging_steps=10,

)

Define the trainer and train the model

trainer = Trainer(

    model=model,

    args=training_args,

    train_dataset=train_dataset,

)

trainer.train()

این کد، یک مدل BERT را برای تشخیص اسپم از داده‌های آموزشی آموزش می‌دهد. با استفاده از این مدل، می‌توانید به راحتی پیام‌هایی را که ممکن است اسپم باشند، تشخیص دهید.