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使用魔搭GPT:轻松调用数百个AI模型API

阿里云表示,将对外开放构建ModelScopeGPT 的数据集和训练方案,开发者可以根据需要对不同的大模型和小模型进行组合,构建自己的模型调用方案。ModelScopeGPT 能够自动化完成多个模型联合参与的任务,例如利用语言模型的能力,完成上下连续的对话,并生成语音、文字和视频等多种模态的内容。魔搭社区作为“模型自由市场”,展现了大模型生态的未来图景:通过降低大模型的研发和使用的门槛,让AI模型

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#人工智能
PyTorch中如何在本地加载Roberta模型:Transformers实战指南

所需的有 config.json,merges.txt,pytorch_model.bin(下载后重命名),vocab.json。不同版本的transformers里import的用法可能不同,所以强调了版本,Roberta模型没有token_type_ids,也就是segment_ids。本地加载roberta-base模型文件,roberta-large同理,只不过hidden_size从76

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#pytorch#人工智能#python
PyTorch实战GPT2:借助transformers实现文本生成指南

GPT2是OPen AI发布的一个预训练语言模型,见论文《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》,GPT-2利用单向Transformer的优势,做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。生成的文本为:and playing with his friends.与给出的句子构成了一段完整的话。我们将上面的句子加上句号

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#pytorch#人工智能#python
TensorFlow 2.0 搭配Transformers:实战BERT模型

前面两篇文章其实已经详细介绍了bert在kaggle比赛tweet_sentiment_extraction的作用,但是该比赛是基于tensorflow2.0版本的,因此需要把代码进行转换。使用BERT的两层encoder实现tweet sentiment extraction使用tensorflow2.0 版本跑 bert模型和roberta模型在kaggle中使用notebook参加比赛,是基

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#tensorflow#bert#人工智能
到底了