gpt2-japaneseの使い方 (1) - mediumモデルによる日本語テキスト生成｜npaka
「gpt2-japanese」の「mediumモデル」が公開されたので、AIによる日本語テキスト生成を試してみました。 1. gpt2-japaneseのインストール (1) Google Colabのノートブックを開く。 (2) メニュー「編集→ノートブック→ハードウェアアクセラレータ」で「GPU」を選択。 (3) 以下のコマンドで、「gpt2-japanese」をインストール。 # gpt2-japaneseのインストール !git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese %cd gpt2-japanese !pip install -r requirements.txt2. モデルのダウンロード「mediumモデル」を「gpt2-japanese」フォルダにダウンロードします。 # mediumモデルのダウンロード !wge
👾 LM Studio - Discover and run local LLMs
LM Studio is an easy to use desktop app for experimenting with local and open-source Large Language Models (LLMs). The LM Studio cross platform desktop app allows you to download and run any ggml-compatible model from Hugging Face, and provides a simple yet powerful model configuration and inferencing UI. The app leverages your GPU when possible.
Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by HuggingFaceH4
Track, rank and evaluate open LLMs and chatbots
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from unlabeled text by jointly conditioning on both left and right context in all layers. As a result, the pre-trained BERT model can be fine-tuned with
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
Neural machine translation is a recently proposed approach to machine translation. Unlike the traditional statistical machine translation, the neural machine translation aims at building a single neural network that can be jointly tuned to maximize the translation performance. The models proposed recently for neural machine translation often belong to a family of encoder-decoders and consists of a
CC-100: Monolingual Datasets from Web Crawl Data
This corpus is an attempt to recreate the dataset used for training XLM-R. This corpus comprises of monolingual data for 100+ languages and also includes data for romanized languages (indicated by *_rom). This was constructed using the urls and paragraph indices provided by the CC-Net repository by processing January-December 2018 Commoncrawl snapshots. Each file comprises of documents separated b
nagisa: RNNによる日本語単語分割・品詞タグ付けツール
今年の言語処理学会（NLP2018）では、形態素解析に関するワークショップ（形態素解析の今とこれから）が開催されました。そこで「RNNを用いた日本語単語分割/品詞タグ付けツールの紹介」というタイトルで LT を行いましたので、そのツールについて Qiita でもご紹介したいと思います。 発表したツールは nagisa という名前で Github に公開されており、これから NLP を始めようと考えている Python ユーザーの方にも使いやすいツールを目指し開発しています。 また PyCon JP 2019 では「Python による日本語自然言語処理 〜系列ラベリングによる実世界テキスト分析〜」 というタイトルで発表しました。 発表スライド：https://speakerdeck.com/taishii/pycon-jp-2019 他の形態素解析器との違い 日本語の形態素解析器は、M
spaCy - Industrial-strength Natural Language Processing in Python
Get things done spaCy is designed to help you do real work — to build real products, or gather real insights. The library respects your time, and tries to avoid wasting it. It's easy to install, and its API is simple and productive. Blazing fast spaCy excels at large-scale information extraction tasks. It's written from the ground up in carefully memory-managed Cython. If your application needs to
【機械文芸入門】GPT-2でTwitter小説を呟くbotを作ってみた｜葦沢かもめ
2．学習済みモデルの利用今回は、日本語の学習済みモデルを提供してくれているgpt2-japaneseを使います。ありがたい。小説を学習させたモデルも用意されているので、ちょうどいいですね。 本章ではローカルにクローンして、試しに動かしてみます。README.mdを読んでできる方は、この章は読まなくて大丈夫です。 2-1. モデルはv1の小説モデルを使います。新しいv2もありますが、短い入力にはv1が良いらしいので、何も考えずにv1を選択。 2-2. ダウンロードしたら解凍しておきます。Windowsなので、解凍用のフリーソフト（7-Zipなど）を使います。 2-3. GitHubからgpt2-japaneseをcloneします。 PyCharmの場合は、VCS>Checkout from Version Control>Gitを選択。 URLには、GitHubのページの「Code」をクリッ
GPT-3で遊んでみた - Qiita
昨日の@hcpmiyukiさんの記事では、Supabaseという今あついBaaSについて書いてくれました！ MYJLab Advent Calendar 2021の3日目はGPT-3に関してです 論文を要約してAPIで遊びます GPT-3とは イーロン・マスク氏が共同会長を務める非営利のAI研究企業であるOpenAIが発表した、汎用言語モデルの3世代目です ネット上のテキストの次の単語を予測するためだけに訓練されたTransformerベースの自己回帰言語モデルで、なんと1750億個のパラメータで動作するそうです あまりの精度の高さに以前話題沸騰でした This is mind blowing. With GPT-3, I built a layout generator where you just describe any layout you want, and it generat
「JoeyNMT」で音声データを使った自動音声認識、音声翻訳モデルを作る
「JoeyNMT」で音声データを使った自動音声認識、音声翻訳モデルを作る：「Python＋PyTorch」と「JoeyNMT」で学ぶニューラル機械翻訳（終） 精度向上により、近年利用が広まっている「ニューラル機械翻訳」。その仕組みを、自分で動かしながら学んでみましょう。第3回は「JoeyNMT」を音声に対応させて、音声認識や音声翻訳のタスクをエンドツーエンドで解くモデルを構築してみましょう。 ハイデルベルク大学の博士課程に在籍しながら、八楽という会社で「ヤラクゼン」の開発に携わっている太田です。ヤラクゼンは、AI翻訳から翻訳文の編集、ドキュメントの共有、翻訳会社への発注までを1つにする翻訳プラットフォームです。 第2回は、Discordのチャットbotでニューラル機械翻訳を試す方法と「JoeyNMT」のカスタマイズ方法を紹介しました。第3回は「JoeyNMT」を音声に対応させて、音声認識や
DeepMindが自然言語理解の２難題を解決した - mabonki0725の日記
ランニングできず 英語30分 The Boune Leagacy (1) DeepMindの自然言語を理解するUNREALモデルの論文を読み、深い感動を覚える。 このモデルは自然言語理解に於ける２つの懸案事項を解決している。 ・計算機が言語を教える事を可能にした。 言語理解で正解すれば計算機がエージェントに報酬を与えることで、 数十万の繰り返し学習を可能にした。従来は人間が計算機に教えるしかなく、 試行回数の壁があった。 ・複雑な文章理解では、単純な文章学習を経ていけば可能になることを実証した DeepMindの証明したかったことは以上の3点である ・言語理解を解明するには、人間の環境に似た３要素の模擬環境が必要 ・動作できるエージェント ・エージェントが存在する３D環境 ・報酬と罰則 ・言語学習には相当な繰り返しが必要 ・複雑理解では適切な学習手順が必要
自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
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Models - Hugging Face
ChatSonic - A ChatGPT Alternative With Superpowers and GPT-4
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GitHub - stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset: Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセット
https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/blob/master/README.ja.md
GitHub - neubig/nmt-tips: A tutorial about neural machine translation including tips on building practical systems
