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简介: 本文介绍通过ModelScope来完成光学字符识别(OCR)这一应用,该应用使用两个模型: ● 文本检测(ocr_detection) ● 文本识别(ocr_recognition)
win系统举例环境安装NLP
用modelscope分析了下百万字的《天龙八部》,摸清楚了金庸大师的取名智慧
ModelScope上开源了达摩院众多业界最强多模态模型,其中就有首超人类的多模态视觉问答模型mPLUG,小编带大家一起体验下多模态预训练模型的能力。
StructBERT在BERT的基础上提出改进优化,通过在句子级别和词级别引入两个新的目标函数,打乱句子/词的顺序并使模型对其进行还原的方式,能让机器更好地掌握人类语法,加深对自然语言的理解,使得模型学习到更强的语言结构信息。
广告大师大卫·奥格威曾在《一个广告人的自白》中提到:标题在大部分广告中,都是最重要的元素,能够决定读者会不会看这则广告。一般来说,读标题的人比读内人的人多出4倍。换句话说,你所写标题的价值将是整个广告预算的80%。因此对于一篇文章、新闻来说,标题的好坏决定了点击和流量。本文介绍通过ModelScope的AI模型PALM来完成标题/摘要生成
PALM预训练语言生成模型是针对实际场景中常见的文本生成需求所设计的一个模型。模型利用大量无监督数据,通过结合自编码和自回归任务进行预训练,更贴合下游生成任务所同时需要的理解和生成能力。
在过去两年时间里,阿里达摩院对话智能团队(Conversational AI)围绕 TableQA 做了一系列探索,先后在四大国际权威榜单上取得第一名,并且开源了首个中文预训练表格模型。同时,把 TableQA 技术落地为产品,在阿里云智能客服中开始规模化推广,成为具备差异化竞争力的新产品。本文将对达摩院在 TableQA 技术方向的系列探索创新和业务落地做系统的梳理介绍。
如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式,将对话领域的少量有标数据和海量无标数据一起进行预训练,从而把标注数据中蕴含的知识注入到预训练模型中去,打造了SPACE 1/2/3 系列模型,在11个国际公开对话数据集取得SOTA。
OFA大模型简介
图文检索简介
可以参考一下我们的数据集卡片的介绍文档
https://www.modelscope.cn/docs/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%8D%A1%E7%89%87
也可以参考一下其他数据集的模型卡片(readme),比如
https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/chinese-poetry-collection/file/view/master/README.md
我们有FAQ问答的模型,可以参考使用:https://modelscope.cn/models/damo/nlp_structbert_faq-question-answering_chinese-base/summary
转载回答:
我们目前所有模型都是提供原生python libraray支持,如果要在java里面集成,需要使用java-python的跨语言调用,比如jython等。
转载回答:
你好,这个数据集是有的,通过git clone也可以下载: 我们也会更加推荐通过我们dataset的sdk来使用。类似这样的操作:
转载问答:
可以的,训练的时候调节batch size 参数,然后测试不显存爆掉就是最大
转载回答:
可以参考PALM生成模型的文档:https://www.modelscope.cn/docs/palm 里面有生成长度,beam size等调节
转载回答:
我们目前没有抽象这样的能力,目前API支持单个模型的finetune和评测。目前如果您需要的这个能力,暂时可以写个脚本来实现
转载答案:
会出现安装不兼容的情况,暂时不支持 参考这里: https://modelscope.cn/docs/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85