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台灣GitHub万星NLP资源大升级:Pytorch和TF深度互

日期: 2019-11-05 20:19:08    人气: 1465

干燥明亮的鱼和羊来自凹入的非寺庙

量子位报告

github上最热门的nlp项目star 13000正在经历重大更新。

刚才,拥抱脸团队发布了变形金刚2.0版。

一方面,实现了tensorflow 2.0和pytorch之间的深度互操作性。

你可以在tpu训练这个模型,然后在pytorch上测试,最后通过tensorflow进行部署。

另一方面,它还集成了32多种模型,这些模型已经过100多种语言的预先培训。最新的nlp架构,如bert、gpt-2、xlnet、roberta、distilbert、xlm等。,都包括在内。

更新发布后,业内人士发出了各种感叹:

这太酷了。干得好。太棒了,这太棒了!上帝啊。

更直接地说,transformers 2.0项目是nlp领域中sota的集合。

名单上的球员都包括在内,共有8种架构可供调用:

伯特,xlnet,这些重量级选手不用说。

最新的roberta和gpt-2 774m版本已在专栏中更新。

还有两种xlm架构,在xnli跨语言分类任务中比多语言bert具有更好的性能。

此外,还有蒸馏伯特,它是伯特的更小、更快、更便宜、更轻的蒸馏版本。

罗伯塔在7月底刚刚把伯特拉回到胶的榜首,几乎立刻就被整合进了皮托克斯-变形金刚数据库。

所有这些架构都已经在班数据集上进行了测试,并且都与原始实现的性能相匹配。

在这些框架下,有超过32个模型已经过100多种语言的预先培训。

使用起来也非常方便,只需要调用一个api。

nlp的超级模特是什么?捂着脸也在官方网站上设置了一个用变压器写的东西。真正的人工智能帮助你在网上写论文和故事。

然而,只有gpt、gpt-2和xlnet型号的在线服务。

安装整个变压器库并不难。

正式回购已经在python 2.7和3.5、pytorch 1.0.0、tensorflow 2.0.0-rc1中进行了测试。

安装tensorflow 2.0和/或pytorch后,可以通过pip安装:

pip安装变压器

然后厨师长到当地:

pip安装[-可编辑]。

样本测试可以在pytest上运行:

python -m pytest -sv。/变压器/测试/

python -m pytest -sv。/示例/

甚至,您可以在移动设备上运行这些模型,回购地址:

https://github.com/huggingface/swift-coreml-transformers

这个项目最初被命名为py torch-pretened-Bert,在版本1.2中被重命名为pytorch-transformers,现在变成transformers。

从名称的变化中,我们也可以看到它的功能越来越强大。在2.0版中,tensorflow 2.0和pytorch之间实现了深度互操作性,这也可能是从名称中删除“pytorch”的直接原因。

在github项目中,他们还现场演示了如何用12行代码来训练tensorflow 2.0模型,然后将其放入pytorch中进行快速检测和测试:

当然,这个库有更强大的功能等着你去发现。如果你是自然语言处理领域的从业者或研究者,不要错过。

项目链接:

https://github.com/huggingface/transformers

虽然它看起来很可爱,但拥抱脸不是一个小兴趣小组,而是一个严肃的人工智能初创企业。

他们的目标是建立真正的社会人工智能,并在这个过程中不断贡献技术力量。在自然语言处理领域,他们的论文已在国际会议上发表,如国际语言学习中心、神经突起、美国科学促进会等。

他们在广受欢迎的变形金刚项目上所做的持续努力体现了他们的坚持不懈,并赢得了广泛的声誉。

当看到变形金刚2.0项目更新时,一些网民评论说:

每次我听到拥抱的声音,就像从训练营回来后看到了“舞龙”。每个人都对他们的进步感到敬畏和怀疑。

-完毕-

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