От RNN до Transformers: скорость, память, контекст // Курс «NLP / Natural Language Processing»

На открытом вебинаре онлайн-курса «NLP / Natural Language Processing», мы: Разберём, как работают рекуррентные нейросети (RNN) и в чём их ключевые ограничения при работе с текстом. Пошагово сравним архитектуры RNN и Transformer: внимание, память, скорость работы и масштабируемость. Обсудим реальные кейсы: где и почему современные NLP-системы переходят от RNN к трансформерам. Данный урок будет особенно интересен: Тем, кто начинает изучать NLP и хочет понять, почему архитектуры моделей эволюционировали. Не пропустите возможность расширить свои знания и сделать шаг навстречу будущему технологий! Запишитесь на вебинар уже сегодня и узнайте всё о современных подходах в NLP, чтобы быть в курсе последних трендов и применять их на практике! «NLP / Natural Language Processing» - https://otus.pw/l5io/
Преподаватель: Андрей Носов - занимается проектированием высоконагруженных архитектур ИИ решений для компаний Raft, Astra Development, АвтоВАЗ Лекар, Mena (Dubai) и др Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/a6C1/
Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava
ВКонтакте: https://otus.pw/850t
LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
Хабр: https://otus.pw/S0nM/