Публикации по теме 'nlp'


Обработка естественного языка: предварительная обработка и векторизация текста с потрясающей скоростью с помощью RAPIDS cuML
Предварительная обработка текста на графических процессорах входит в RAPIDS cuML! Это очень интересно, поскольку известно, что эффективные строковые операции являются сложной проблемой для графических процессоров. Основываясь на работе команды RAPIDS cuDF, которая позволяет манипулировать строками на графических процессорах, мы запустили серию преобразователей обработки естественного языка (NLP) с помощью нашей версии scikit-learn CountVectorizer и TfidfVectorize r для..
Подготовка набора данных для тонкой настройки GPT-J
Тонкая настройка — это мощный метод создания новой модели GPT-J, которая соответствует вашему варианту использования. При правильном выполнении тонкая настройка GPT-J может обеспечить производительность, которая значительно превосходит более крупные общие модели, такие как GPT-3 Davinci от OpenAI.‍ Для точной настройки GPT-J в Forefront вам потребуется всего лишь набор обучающих примеров, отформатированных в одном текстовом файле, где каждый пример обычно состоит из одного входного..
Поиск похожих вопросов на Quora с помощью BOW, TFIDF и Random Forest
Поиск похожих вопросов на Quora с помощью BOW, TFIDF и Xgboost Google уже давно использует TFIDF при индексировании и поиске информации, чтобы определить важность данного ключевого слова для данной страницы. Quora - это веб-сайт вопросов и ответов, где вопросы задаются, отвечают, редактируются и организуются сообществом пользователей в форме мнений . В сентябре 2018 года Quora сообщала о 300 миллионах пользователей в месяц. Ежемесячно Quora посещают более 300 миллионов человек,..
Сверточная последовательность к последовательному обучению - 2017
Резюме Оригинал (и с более качественным латексом) по адресу: https://atakanokan.com/papersummaries/2017-convolutional-sequence-to-sequence-learning/ Информация Ссылка: Arxiv Документ: Facebook AI Research (FAIR) Почему эта статья важна ?: Введены операции свертки для задач последовательности в последовательность. Код: Fairseq - Facebook Research Резюме В этом документе от последовательности к задаче рассматриваются такие проблемы, как машинный перевод (МП) и..
Развертывание приложения НЛП с помощью Streamlit и Hugging Face
Пошаговое руководство по демонстрации ваших моделей в Интернете (бесплатно) Доступ к мощным моделям больших языков от OpenAI , Google и других компаний теперь проще, чем когда-либо. Используя эти современные модели, разработчики могут экспериментировать и создавать мощные приложения. Одним из способов удобного развертывания и демонстрации ваших моделей в Интернете является Streamlit (не требуется HTML или JavaScript ). В этой статье я покажу, как создать и развернуть..
Руководство по обработке естественного языка — Основы
Изучите основы обработки естественного языка, как она работает и каковы ее ограничения. Как человек, способность понимать свой родной язык или, возможно, иностранные языки не является сложной задачей, даже после того, как вы выучили их, верно? Но почему? Основная причина кроется в процессе обучения, через который вы прошли. В детстве вы выучили свой родной язык. В детстве, возможно, первый иностранный язык, например, немецкий или французский. Позже вы, возможно, выучили другие..
Ансамбль LLM с LLM-Blender
✨ LLM-Blender: объединение больших языковых моделей с попарным ранжированием и генеративным слиянием ✨ Дунфу Цзян, Сян Рен и Билл Ючен Лин. LLM-Blender — это ансамблевая структура, предназначенная для достижения стабильно высокой производительности за счет использования разнообразных сильных сторон нескольких моделей больших языков с открытым исходным кодом (LLM). Есть ли необходимость в сборке LLM? LLM с открытым исходным кодом демонстрируют различные сильные и слабые стороны..