Публикации по теме 'pretrained-model'


Текстовая классификация с использованием обнимающего лица
В этой модели мы построили классификацию текста с использованием НЛП с использованием модели Hugging Face. Краткий обзор модели и набора данных Задача состоит в том, чтобы построить модель НЛП с помощью Hugging Face и Transformers на наборе данных твитов с двумя столбцами — текстом и меткой. Столбец text содержит комментарии пользователей, а столбец label содержит соответствующую эмоцию комментария. Цель состоит в том, чтобы разработать модель, которая может точно классифицировать..
Классификация изображений с использованием предварительно обученной модели torchvision
Как скачать и использовать обученную модель torchvision Тренировки — это проблема Простая в использовании модель обученного изображения Можно использовать различные типы моделей. Есть и относительно новая модель. Метод Загрузите и создайте экземпляр предварительно обученной модели. Вы можете сделать модель только с этим. Предварительно обработайте входное изображение, чтобы оно соответствовало входу модели. Измените размер до 224 * 224 и нормализуйте, чтобы он..
Расширенные замороженные языковые модели AI21 Labs бросают вызов традиционным подходам тонкой настройки без…
Хотя современные большие предварительно обученные языковые модели (LM) продемонстрировали впечатляющие возможности нулевого выстрела в широком диапазоне задач, производительность «замороженных» LM, чьи веса остаются неизменными, по-прежнему уступает производительности LM, веса которых были точно настроены для конкретных задач. ниже по течению…
Nougat от Meta AI позволяет преобразовывать математические выражения из PDF-файлов в машиночитаемые…
Большая часть научных знаний чаще всего хранится в формате переносимого документа (PDF), который также является вторым по распространенности форматом данных в Интернете. Однако извлечь информацию из этого формата или преобразовать ее в машиночитаемый текст сложно, особенно когда речь идет о математических выражениях. Для решения этой проблемы предыдущие исследования предлагают оптическое распознавание символов (OCR), эффективную технологию обнаружения и классификации отдельных символов..
CMU и Google расширяют предварительно обученные модели для тысяч недопредставленных языков без использования…
В то время как предварительно обученные модели больших языков продолжают добиваться значительных успехов в задачах обработки естественного языка (NLP), эти модели, как правило, сосредоточены на английском и других популярных международных языках из-за их широкого использования и огромного количества одноязычных или параллельных текстов, доступных в…
Исследователи Google объединяют предварительно обученные LM учителей в единую LM многоязычного учащегося с помощью знаний…
Современные предварительно обученные многоязычные языковые модели (LM) стремятся представить более 100 языков в одной модели. Однако, несмотря на то, что их современные результаты обеспечивают межъязыковую передачу, такие многоязычные модели часто неспособны справедливо представлять свой разнообразный набор языков из-за ограниченных возможностей, искаженных данных предварительного обучения и неоптимальных словарей. Хотя языковые модели, обученные на больших пользовательских словарях,..
NormFormer от Facebook AI использует дополнительную нормализацию для значительного улучшения Transformer ...
В документе, который в настоящее время рассматривается для ICLR 2022, команда Facebook AI Research представляет NormFormer, модификацию архитектуры преобразователя Pre-LN, предназначенную для улучшения сложности предварительного обучения и производительности последующих задач как для причинных, так и для замаскированных языковых моделей с незначительными дополнительными затратами на вычисления. С момента своего появления в 2017 году трансформаторы стали ведущей архитектурой глубокого..