أحدث إصدار لشركة Quantum Stat هو NLP Model Forge

ここで、Unite.AIでは、すでにQuantum Statの「Big Bad NLP Database」のリリースと、そのNLP Colab Repositoryについて報道しています。同社の最新の創造物は、NLP Model Forgeであり、これは1,400のNLPモデル用のデータベースとコードテンプレートジェネレーターです。

同社によると、「これは現在、開発者にとって最も多様なラインナップです！」

NLP Model Forgeとは

Quantum Statは、最新のファインチューンされたNLPモデル上で推論パイプラインをストリームライン化することで、迅速なプロトタイピングを達成しようとしています。

プロトタイピングを取り巻く問題の1つは、時間がかかることです。これは、市場に多数の異なるモデルアーキテクチャとNLPライブラリがあるためです。この問題に対処するために、NLP Model Forgeが開発されました。

NLP Model Forgeの1,400のファインチューンされたモデルは、Hugging Face、Facebook (META ) （ParlAI）、DeepPavlov、AI2などのトップNLP研究会社からキュレーションされました。これには、事前トレーニングされたモデルの微調整されたコードが含まれており、クラシックテキスト分類、テキストツースピーチ、コモンセンス推論などのタスクにわたっています。

開発者は複数のモデルを一度に選択でき、プロセスはシンプルで明確です。Forgeのボタンをクリックすると、開発者は実行可能でコラボノートに貼り付けることができる生成されたコードテンプレートを表示します。

開発者は、コードブロックがバッチとPythonプログラミングスクリプトでフォーマットされているため、簡単に推論APIを作成できます。

Forgeで現在利用可能なタスクには、シーケンス分類、テキスト生成、質問回答、トークン分類、要約、自然言語推論、会話AI、機械翻訳、テキストツースピーチ、コモンセンス推論があります。

メタデータの説明

Quantum Statによると、Forgeの最も優れた機能は、そのアーキテクチャ、言語、ライブラリの多様性、および各モデルのメタデータの説明です。

メタデータの説明は、開発者が選択したモデルとさまざまなタスクを通じて開発者を導きます。

Quantum Statの投稿では、モデルの推論を実行するコードブロックを生成する方法について説明しています。これは簡単で直截的なプロセスです。生成されたコードブロックは、関連するメタデータでプログラム的にラベル付けされており、これにより各モデルの機能の解釈が向上します。

その後、開発者はコードをWebページで編集したり、コードをメールで送信したり、コードブロックをクリップボードにコピーしてローカルマシンに貼り付けることができます。

別の選択肢は「Colab」ボタンをクリックすることです。これにより、開発者はすべてのコードブロックとページをコピーして新しいColabページを開くことができます。

Quantum StatのNLP Model Forgeは、同社の最新の印象的なリリースの1つです。このデータベースとコードテンプレートジェネレーターは、開発者にとって重要なツールであり、その形式はアクセスしやすいものです。このデータベースは、プロトタイピングの時間のかかるタスクを削減する上で重要な役割を果たすことになります。