zero to nlp 特点 🎯目标:基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型)的解决方案; 💽数据: 从开源社区,整理了海量的训练数据,帮助用户可以快速上手; 同时也开放训练数据模版,可以快速处理垂直领域数据; 结合多线程、...
中文nlp解决方案(大模型、数据、模型、训练、推理) . Contribute to Orioncxc/zero_nlp development by creating an account on GitHub.
(cg) [root@emoh code]# git clone https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp.git Cloning into 'zero_nlp'... remote: Enumerating objects: 861, done. remote: Counting objects: 100% (294/294), done. remote: Compressing objects: 100% (88/88), done. remote: Total 861 (delta 213)...
DeepSpeed使模型从不可行运行变为可行而高效的训练! ZeROGitHub项目地址:https://github.com/microsoft/DeepSpeed 往期回顾 收藏!「自然语言处理(NLP)」AINLPer 大盘点 !! 收藏!「自然语言处理(NLP)」全球学术界”巨佬“信息大盘点(一)! 收藏!!「自然语言处理(NLP)」全球学术界”巨佬“信息大盘点(二)! 重磅!...
对于复杂任务，可以标注少量数据（Few-shot）进行模型训练，以进一步提升模型分类效果。PaddleNLP 打通了数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，多场景文本分类任务可用单一模型实现，进一步节省模型训练和部署资源，助力高效文本分类产业落地。了解详情：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/...
■ GitHub 链接 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/ppdiffusers ▎安装指令 PPDiffusers 的安装指令如下：（详细代码请移步至百度AI公众号同篇文章查看）在此基础上，也可选择其他环境安装：（详细代码请移步至百度AI公众号同篇文章查看）04 实现效果 ▎文本-视频生成效果 根据用户输入的文本...
Zero-shot learningin NLP allows a pre-trained LLM to generate responses to tasks that it hasn’t been specifically trained for. In this technique, the model is provided with an input text and a prompt that describes the expected output from the model in natural language. T...
项目地址:https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes 一、Neo4J 介绍与安装 1.1 引言 “工欲善其事,必先利其器”,知识图谱作为一种特殊的图结构,自然需要专门的图数据库进行存储。 知识图谱由于其数据包含实体、属性、关系等,常见的关系型数据库诸如MySQL之类不能很好的体现数据的这些特点,因此知识图谱数据的...
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/applications/zero_shot_text_classification UTC 技术思路 UTC 基于百度最新提出的统一语义匹配框架 USM(Unified Semantic Matching) [1],将分类任务统一建模为标签与文本之间的匹配任务,对不同标签的分类任务进行统一建模。具体地说: ...
GitHub链接 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/ppdiffusers 安装指令 PPDiffusers 的安装指令如下: 1!pip install--user ftfy regex2!pip install--user--upgrade ppdiffusers 在此基础上,也可选择其他环境安装: 1!pip install decord2!pip install omegaconf3!pip install--user scikit-image...