Hugging Face یک شرکت پیشگام و جامعه منبع باز است که در پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی (AI) تخصص دارد. Hugging Face که بیشتر به خاطر مدل‌های Transformer و کتابخانه‌های PyTorch و TensorFlow مرتبط شناخته شده است، به عنوان یک نیروی پیشرو در تحقیق و توسعه NLP ظاهر شده است.
پیدایش صورت در آغوش گرفتن
Hugging Face، Inc. توسط کلمنت دلانگ و جولین چاوموند در شهر نیویورک در سال 2016 تأسیس شد. در ابتدا، این شرکت بر روی توسعه یک ربات چت با شخصیتی متمایز، شبیه به سیری و الکسا تمرکز کرد. با این حال، تمرکز آنها در سال 2018 زمانی که آنها یک کتابخانه منبع باز به نام Transformers را در پاسخ به حوزه رو به رشد مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور راه‌اندازی کردند که انقلابی در حوزه NLP داشتند، تغییر کرد.
گشودن صورت در آغوش گرفتن
Hugging Face در هسته خود متعهد به دموکراتیک کردن هوش مصنوعی و ارائه ابزارهایی به جامعه است که پیشرفته ترین NLP را در دسترس همه قرار می دهد. تیم Hugging Face کتابخانه ای به نام Transformers دارد که هزاران مدل از پیش آموزش دیده را برای انجام وظایف روی متون مانند طبقه بندی متن، استخراج اطلاعات، خلاصه سازی خودکار، ترجمه و تولید متن ارائه می دهد.
پلتفرم Hugging Face همچنین شامل یک محیط آموزشی مشترک، یک API استنتاج و یک مرکز مدل است. مرکز مدل به محققان و توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مدل ها را به اشتراک بگذارند و با آنها همکاری کنند و به ماهیت باز بودن پلت فرم کمک کنند.
عملکرد درونی صورت در آغوش گرفتن
Hugging Face بر روی ستون فقرات معماری های ترانسفورماتور عمل می کند، که از مکانیسم های توجه به خود برای درک ارتباط متنی کلمات در یک جمله استفاده می کند. مدل‌های ترانسفورماتور از قبل بر روی مجموعه داده‌های متنی بزرگ آموزش داده شده‌اند و می‌توانند برای یک کار خاص به‌خوبی تنظیم شوند.
در باطن، کتابخانه Transformers از PyTorch و TensorFlow، دو تا از پرکاربردترین چارچوب‌های یادگیری عمیق، پشتیبانی می‌کند. این باعث می شود که آن را بسیار همه کاره کند و به کاربران اجازه می دهد بین این دو فریمورک به طور یکپارچه جابجا شوند.
ویژگی های کلیدی صورت در آغوش گرفتن
- انواع مدل های از قبل آموزش دیده: کتابخانه Transformers Hugging Face مجموعه گسترده ای از مدل های از پیش آموزش دیده مانند BERT، GPT-2، T5، و RoBERTa را ارائه می دهد.
- پشتیبانی از زبان گسترده: مدل‌ها می‌توانند چندین زبان را مدیریت کنند، با مدل‌های خاصی که بر روی مجموعه داده‌های غیر انگلیسی آموزش داده شده‌اند.
- قابلیت های تنظیم دقیق: مدل ها را می توان به راحتی در کارهای خاص تنظیم کرد و تطبیق پذیری را در موارد استفاده مختلف ارائه می دهد.
- جامعه محور: Hugging Face در جامعه خود رشد می کند. کاربران را تشویق می کند تا در مدل ها مشارکت کنند و کیفیت کلی و تنوع مدل های موجود را افزایش دهند.
انواع مدل صورت در آغوش گرفته
در اینجا لیستی از برخی از محبوب ترین مدل های ترانسفورماتور موجود در کتابخانه Transformers Hugging Face آمده است:
| نام مدل | شرح |
|---|---|
| برت | نمایش‌های رمزگذار دوطرفه از Transformers برای پیش‌آموزش نمایش‌های دوسویه عمیق از متن بدون برچسب |
| GPT-2 | Generative Pretrained Transformer 2 برای وظایف تولید زبان |
| T5 | تبدیل متن به متن برای کارهای مختلف NLP |
| روبرتا | یک نسخه قوی بهینه شده از BERT برای نتایج دقیق تر |
| DistilBERT | نسخه مقطر BERT که سبکتر و سریعتر است |
استفاده از صورت در آغوش گرفتن و مقابله با چالش ها
مدل‌های Hagging Face را می‌توان برای طیف وسیعی از وظایف، از تجزیه و تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن تا ترجمه ماشینی و خلاصه‌سازی متن استفاده کرد. با این حال، مانند همه مدل‌های هوش مصنوعی، آنها می‌توانند چالش‌هایی مانند نیاز به مقادیر زیادی داده برای آموزش و خطر سوگیری در مدل‌ها ایجاد کنند. Hugging Face با ارائه راهنماهای دقیق برای مدل های تنظیم دقیق و طیف متنوعی از مدل های از پیش آموزش دیده برای انتخاب، این چالش ها را برطرف می کند.
مقایسه با ابزارهای مشابه
در حالی که Hugging Face یک پلت فرم بسیار محبوب برای وظایف NLP است، ابزارهای دیگری مانند spaCy، NLTK و StanfordNLP در دسترس هستند. با این حال، چیزی که Hugging Face را متمایز می کند، طیف گسترده ای از مدل های از پیش آموزش دیده و ادغام یکپارچه آن با PyTorch و TensorFlow است.
آینده در آغوش گرفتن صورت
با تاکید زیاد بر جامعه، Hugging Face همچنان مرزهای تحقیقات NLP و AI را پیش می‌برد. تمرکز اخیر آنها بر روی زمینه مدل های زبان بزرگ مانند GPT-4 و نقشی که این مدل ها در وظایف همه منظوره ایفا می کنند، است. آنها همچنین در زمینه هایی مانند یادگیری ماشینی روی دستگاه و حفظ حریم خصوصی تحقیق می کنند.
سرورهای پروکسی و صورت در آغوش گرفته
سرورهای پروکسی را می توان همراه با Hugging Face برای کارهایی مانند scraping استفاده کرد، جایی که چرخش IP برای ناشناس ماندن بسیار مهم است. استفاده از سرورهای پروکسی به توسعه دهندگان امکان دسترسی و بازیابی داده ها از وب را می دهد که می توانند به مدل های Hugging Face برای کارهای مختلف NLP وارد شوند.
لینک های مربوطه
- وب سایت صورت در آغوش گرفته: https://huggingface.co/
- کتابخانه Transformers در GitHub: https://github.com/huggingface/transformers
- Hugging Face Model Hub: https://huggingface.co/models
- دوره رسمی صورت در آغوش گرفتن: https://huggingface.co/course/chapter1
