格瑞图:zero_nlp-0001-项目简介 格瑞图:zero_nlp-0002-中文文本分类-01-数据处理 1、中文文本分类-02-模型训练 (1)下载模型 代码里使用了大语言模型 hfl/chinese-roberta-wwm-ext 可以从抱脸下载: (base) [root@emoh code]# git clone https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext Cloning into ...
格瑞图:zero_nlp-0001-项目简介 格瑞图:zero_nlp-0002-中文文本分类-01-数据处理 格瑞图:zero_nlp-0003-中文文本分类-02-模型训练 1、中文文本分类-03-模型预测 (1)直接预测 01.流程 01.01搞个句子丢给管线 pipeline 。(这个就是把Tokenizer和你的大模型放在一起了),然后这个pipeline就给你返回一个分类结果。
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、...
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在本次模型评测实验中,本文采用了基于ChatGLM-6B模型和zero-nlp项目单卡在海光DCU Z100 和寒武纪MLU370-X8及昇腾310上进行推理性能评测。通过此次评测能更好,更全面的了解国产卡对大模型在实际任务中的表现。 下面我们将海光DCU Z100 和寒武纪MLU370-X8进行推理性能评测。(均节选部分代码) ...
NLP 剑指Offer:https://gitee.com/fasterai/nlp-interview-handbook 介绍:该仓库汇总了 NLP 算法工程师高频面题 ZeRO被分为了三个级别: ZeRO1:对优化器状态进行拆分。显存消耗减少 4 倍,通信量与数据并行相同。 ZeRO2:在ZeRO1的基础上,对梯度进行拆分。显存消耗减少 8 倍,通信量与数据并行相同。
笔记本跑zero to nlp 本次教程使用材料: 板子:2262EN公版4贴 颗粒:英特尔 PF29F04T2AOCTJ1 *4(ID:89,C4,18,32,A2,00)单颗512G 8CE B27A制程 缓存:镁光D9STQ *2(单颗512M 16bit=1G的DDR3) (请仔细观察跳线图) 教程开始! ——— 1.短接上电 看到板子有主控的...
NLP中的零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)是一种先进的机器学习方法,其核心在于使模型能够在没有见过任何标注样本的情况下,对新的类别或任务进行有效的分类或推理。 这种方法特别适用于自然语言处理领域,因为在NLP中,新类别、新主题或新词汇不断涌现,传统需要大量标注样本的监督学习方法往往难以应对。
NLP领域近年来发展迅速，重点研究利用互联网上大量未标注数据的高效机器学习方法。无监督模型，例如BERT，通过迁移学习超越了所有下游需要监督学习的任务的基准。当前研究目标在于开发新的模型架构和无监督学习策略，特别是对于标注数据充足的任务，SOTA模型仍处于快速发展阶段。模型发展的一个显著优势在于，对大量...
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