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量子统计’NLP Model Forge的最新创作

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图片:NLP模型伪造

在Unite.AI,我们已经介绍了Quantum Stat的“ 大坏人自然语言处理数据库,以及 NLP Colab存储库。这家科技公司的最新作品是 NLP模型伪造,它是用于1,400个NLP模型的数据库和代码模板生成器。

该公司表示:“对于开发人员来说,这是目前种类最丰富的产品!”

什么是NLP模型伪造

量子统计已着手通过“简化最新优化的NLP模型上的推理流程”来实现快速原型制作。 

围绕原型的问题之一是它可能很耗时。这是由于市场上存在大量不同的模型架构和NLP库。为了解决这个问题,开发了NLP Model Forge。 

NLP模型Forge的1400个微调模型是从Hugging Face,Facebook(ParlAI),DeepPavlov和AI2等一些顶级NLP研究公司中挑选的。它包含用于预训练模型的经过微调的代码,该代码涵盖了多个任务,例如经典文本分类,文本到语音转换和常识推理。

开发人员可以一次选择多个模型,并且过程简单明了。通过单击Forge上的按钮,开发人员将可以看到生成的代码模板,这些代码模板可以运行并粘贴到Colab笔记本中。

由于代码块采用批处理和python编程脚本进行格式化,因此开发人员可以轻松创建推理API。 

Forge中可用的当前任务包括:序列分类,文本生成,问题回答,令牌分类,摘要,自然语言推理,会话式AI,机器翻译,文本语音转换和常识推理。 

元数据说明

根据Quantum Stat的说法,Forge的最佳功能是其架构,语言和库的多样性以及每个模型的元描述。

元数据描述有助于指导开发人员选择模型和完成不同的任务。

量子统计’s 发布 关于Forge的发布,详细介绍了如何生成代码块以在模型上进行推理,这是一个简单明了的过程。生成的代码块以编程方式标记有相关的元数据,从而改善了每个模型功能的解释。

此后,开发人员可以选择直接在网页上编辑代码,通过电子邮件发送代码或将每个代码块复制到剪贴板,以便可以将其粘贴到本地计算机中。

另一个选择是单击“ Colab”按钮,这使开发人员可以复制所有代码块和页面并打开新的Colab页面。

量子统计的NLP Model Forge只是公司之一’最新令人印象深刻的版本。数据库和代码模板生成器对于开发人员来说是重要的工具,其格式使其易于访问。该数据库将在减少原型开发的耗时任务中发挥重要作用。

 

亚历克斯·麦克法兰(Alex McFarland)是一位历史学家和新闻工作者,报道了人工智能的最新发展。