Quantum Stat’in En Yeni Yaratısı NLP Model Forge

Unite.AI’de zaten Quantum Stat’in “Big Bad NLP Database” ve “NLP Colab Repository” yayınlarını kapsamlı bir şekilde ele aldık. Şirketin en yeni yaratısı ise NLP Model Forge, 1.400 NLP modeli için bir veritabanı ve kod şablonu oluşturucu.

Şirketin açıklamasına göre, “Geliştiriciler için şu anda en çeşitli hattır!”

NLP Model Forge Nedir

Quantum Stat, en son fine-tuned NLP modelinde bir çıkarım pipeline’ini akışlaştırarak hızlı prototip oluşturmayı başarmayı hedeflemiştir.

Prototip oluşturmanın etrafındaki sorunlardan biri, zaman alıcı olmasıdır. Bu, piyasada bulunan çok çeşitli model mimarileri ve NLP kütüphanelerinden kaynaklanmaktadır. Bunu ele almak için NLP Model Forge geliştirilmiştir.

NLP Model Forge’un 1.400 fine-tuned modeli, Hugging Face, Facebook (META ) (ParlAI), DeepPavlov ve AI2 gibi bazı üst düzey NLP araştırma şirketlerinden seçilmiştir. Ön-eğitimli modeller için ince ayar yapılmış kodlar içerir ve klasik metin sınıflandırma, metin-deneme ve ortak akıl yürütme gibi çeşitli görevleri kapsar.

Geliştirici, aynı anda birden fazla model seçebilir ve süreç basittir. Forge’da bir düğmeye tıklayarak, geliştirici çalıştırılmaya hazır ve Colab defterine yapıştırılmaya hazır kod şablonları ile karşılaşacaktır.

Bir geliştirici, kod blokları toplu olarak ve python programlama betikleri olarak biçimlendirildiğinden, kolayca bir çıkarım API’si oluşturabilir.

Forge’da şu anda mevcut olan görevler şunlardır: Dizi Sınıflandırma, Metin Oluşturma, Soru-Cevap, Token Sınıflandırma, Özetleme, Doğal Dil Çıkarımı, Konuşma AI, Makine Çevirisi, Metin-Deneme ve Ortak Akıl Yürütme.

Meta Açıklamaları

Quantum Stat’e göre, Forge’un en iyi özellikleri, mimarilerin, dillerin ve kütüphanelerin çeşitliliği ile her modelin meta açıklamalarıdır.

Meta açıklamaları, bir geliştiricinin seçtiği model ve çeşitli görevler boyunca yol göstericidir.

Quantum Stat’in yazısı, Forge’un yayınlanmasıyla ilgili olarak, modeller üzerinde çıkarım çalıştırmak için kod bloklarını oluşturmayı detaylandırıyor; bu, basit ve anlaşılır bir işlemdir. Oluşturulan kod blokları, her bir modelin işlevselliğinde yorumlamayı iyileştiren ilgili meta verilerle programlı olarak etiketlenmiştir.

Bundan sonra, geliştirici, kodu doğrudan web sayfasında düzenleme, kodu e-posta ile gönderme veya her bir kod bloğunu panoya kopyalayarak yerel bir makineye yapıştırma seçeneğine sahiptir.

Diğer bir seçenek ise “Colab” düğmesine tıklamaktır; bu, tüm kod bloklarını ve sayfayı kopyalayarak yeni bir Colab sayfası açılmasını sağlar.

Quantum Stat’in NLP Model Forge’u, şirketin en yeni etkileyici yayınlarından biridir. Veritabanı ve kod şablonu oluşturucu, geliştiriciler için önemli bir araçtır ve erişimi kolaylaştıran bir formata sahiptir. Veritabanı, prototip oluşturmanın zaman alıcı görevini azaltmada büyük bir rol oynayacaktır ve yeni bir Colab sayfası açacaktır. Quantum Stat’in NLP Model Forge’u, şirketin en yeni etkileyici yayınlarından biridir. Veritabanı ve kod şablonu oluşturucu, geliştiriciler için önemli bir araçtır ve erişimi kolaylaştıran bir formata sahiptir. Veritabanı, prototip oluşturmanın zaman alıcı görevini azaltmada büyük bir rol oynayacaktır ve yeni bir Colab sayfası açacaktır.