Quantum Stats nyeste skapelse er NLP Model Forge

Her hos Unite.AI har vi allerede dekket lanseringen av Quantum Stats “Big Bad NLP Database“, samt deres NLP Colab Repository. Teknologiselskapets nyeste skapelse er deres NLP Model Forge, som er en database og kode-malgenerator for 1 400 NLP-modeller.

Ifølge selskapet er “det den mest diverse rekken av modeller for utviklere for tiden!”

Hva er NLP Model Forge

Quantum Stat har satt som mål å oppnå rask prototyping ved å “strømlinje en inferenspipe på den nyeste fine-tuned NLP-modellen”.

En av problemene rundt prototyping er at det kan være tidskrevende. Dette skyldes den høye mengden forskjellige modellarkitekturer og NLP-biblioteker som er tilgjengelige på markedet. For å løse dette problemet, ble NLP Model Forge utviklet.

NLP Model Forges 1 400 fine-tuned modeller ble kuratert fra noen av de beste NLP-forskningselskapene, som Hugging Face, Facebook (META ) (ParlAI), DeepPavlov og AI2. Den består av finjustert kode for forhåndstrente modeller, som omfatter flere oppgaver som klassisk tekstklassifisering, tekst-til-tale og sunn fornuft.

Utvikleren kan velge flere modeller samtidig, og prosessen er enkel og tydelig. Ved å klikke på en knapp på Forge, vil utvikleren møte genererte kode-maler som er klare til å kjøre og lime inn i en Colab-notebook.

En utvikler kan enkelt opprette en inferens-API, siden kode-blokkene er formateret i batch og python-programmeringsskript.

De nåværende oppgavene som er tilgjengelige i Forge inkluderer: Sekvensklassifisering, Tekstgenerering, Spørsmål-svar, Token-klassifisering, Sammendrag, Naturlig språkinferens, Konversasjons-AI, Maskinoversettelse, Tekst-til-tale og Sunn fornuft.

Metadata-beskrivelser

Ifølge Quantum Stat er de beste egenskapene ved Forge mangfoldet av arkitekturer, språk og biblioteker, samt metadata-beskrivelsene for hver modell.

Metadata-beskrivelsene hjelper en utvikler gjennom den valgte modellen og de forskjellige oppgavene.

Quantum Stats innlegg om lanseringen av Forge detaljerer hvordan man kan generere kode-blokker for å kjøre inferens på modellene, som er en enkel og rettfram prosess. De genererte kode-blokkene er programmatiske merket med relevante metadata, og dette forbedrer tolkningen av funksjonaliteten til hver modell.

Etter dette, har utvikleren valget til å redigere koden rett på websiden, sende koden via e-post eller kopiere hver kode-blokk til clipboard, så den kan limtes inn i en lokal maskin.

Det andre valget er å klikke på “Colab”-knappen, som tillater en utvikler å kopiere alle kode-blokker og åpne en ny Colab-side.

Quantum Stats NLP Model Forge er bare ett av selskapets nyeste imponerende lanseringer. Database- og kode-malgenerator er et viktig verktøy for utviklere, og formatet gjør det enkelt å få tilgang. Database vil spille en stor rolle i å redusere den tidskrevende oppgaven med prototyping.