WordLlama: простой тулкит для NLP |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-09-23 11:35 WordLlama — это быстрый и легкий набор инструментов для обработки естественного языка для задач нечеткой дедупликации, оценки сходства и ранжирования слов. Он оптимизирован для CPU и способен создавать эффективные представления текстовых лексем, используя компоненты из больших языковых моделей, например LLama3. Ключевые особенности WordLlama: Представления матрешки: пользователь могут обрезать измерения эмбеддинга по мере необходимости, 1024-dim может быть усечена до 64, 128, 256 или 512. Низкие требования к ресурсам: WordLlama эффективно работает на CPU, выполняя быстрый поиск токенов со средним пулом. Бинаризация: будущие обновления будут включать модели, которые можно упаковать в небольшие целочисленные массивы для более быстрых вычислений с использованием расстояния Хэмминга. Инференс только на основе NumPy: конструкция легкая и простая, что позволяет легко интегрировать ее в существующие рабочие процессы. Эксперименты на наборе данных MTEB показывают, что WordLlama превосходит GloVe 300d по всем показателям, несмотря на значительно меньший размер (16 МБ против >2 ГБ). WordLlama демонстрирует высокую производительность в задачах кластеризации, реранжирования, классификации текстов и семантического поиска. В будущем разработчики планируют добавить функции для семантического разделения текста, а также примеры блокнотов и конвейеры RAG. Лицензирование : MIT License. Demo (https://huggingface.co/spaces/1littlecoder/wordllama) Github (https://github.com/dleemiller/WordLlama) Источник: github.com Комментарии: |
|