GUNDAM Download - GUNDAM Source Source Download

GUNDAM

โค้ดแหล่งที่มา AI

1.0.0

ดาวน์โหลด

Golden Plug-In Data Manager (Gundam)

โครงการ | กระดาษ | เอกสาร

Gundam เป็นตัวจัดการข้อมูลที่ใช้โมเดลภาษาเพื่อจัดการข้อมูลข้อความอย่างมีประสิทธิภาพซึ่งสร้างขึ้นบน pytorch กันดั้มคือ:

ครอบคลุม : Gundam จัดหาตัวจัดการข้อมูลรวมถึงนักขุดที่เสนอของเราเครื่องกำเนิดไฟฟ้าที่ใช้ GPT-2 และการสาธิตรีทรีฟเวอร์และส่วนประกอบทั้งหมดเหล่านี้สามารถขยายได้
Flexible : Gundam รองรับรุ่นภาษา GPT-2 ที่มีขนาดแตกต่างกัน
มีประสิทธิภาพ : กันดั้มให้คนงานเหมืองแบบตัวต่อตัวเพื่อตรวจสอบคุณภาพข้อมูล

บทนำสั้น ๆ

Gundam เป็นกรอบการจัดการข้อมูลใหม่ที่วัดความพอเพียงและความจำเป็นของการสาธิตการเสียบปลั๊กในแบบจำลองภาษา เราแสดงให้เห็นว่าการวัดความพอเพียงและความจำเป็นที่เสนอสามารถดำเนินการได้ทั้งในอินสแตนซ์การสาธิต (เช่นระดับอินสแตนซ์) และชุดการสาธิต (เช่นระดับชุด) ดังนั้นชุดของข้อมูลปลั๊กอินที่เพียงพอและจำเป็นซึ่งมีชื่อว่าเป็นชุดปลั๊กอินทองคำจึงถือได้ว่าเป็นชุดหลักรวมถึงตัวอย่างที่ให้ข้อมูล เนื่องจากการแจกแจงและการวัดส่วนย่อยที่เป็นไปได้ทั้งหมดเป็นไปไม่ได้เราจึงออกแบบอัลกอริทึมการค้นหาแบบต้นไม้ใหม่เพื่อขุดชุดปลั๊กอินทองคำ ขอให้สังเกตว่าชุดปลั๊กอินทองคำสามารถคำนวณได้ล่วงหน้าและจัดเก็บเพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายในการคำนวณออนไลน์ ในเรื่องนี้ตัวเรียกคืนการสาธิตที่ไม่ใช่พารามิเตอร์สามารถดำเนินการในชุดปลั๊กอินทองคำที่เก็บไว้แทนคลังข้อมูลทั้งหมดเพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกคืนการสาธิตที่ไม่เพียงพอหรือไม่จำเป็น ยิ่งไปกว่านั้นเมื่อพิจารณาว่าคลังข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงจำนวนมากจะเติบโตขึ้นเรื่อย ๆ เราพัฒนาอัลกอริทึมการอัปเดตที่เพิ่มขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณกันดั้มอีกครั้งเหนือชิ้นส่วนที่เปลี่ยนแปลงและไม่เปลี่ยนแปลงทั้งหมด

ใช้เคส

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของกันดั้มคือกันดั้มสามารถปรับใช้ได้อย่างง่ายดายบนแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลที่มีอยู่เนื่องจากแนวคิดหลักของกันดั้มคือการกำหนดระดับลำดับความสำคัญที่แตกต่างกันให้กับข้อมูลที่เก็บไว้เพื่อแสดงคุณภาพข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบภาษาที่กำหนด

TODO (อัปเดตล่าสุดที่ 2023/07/24)

เปิดตัวรุ่นพื้นฐานของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบหนึ่งต่อหนึ่งและเครื่องกำเนิดไฟฟ้าที่ใช้ GPT-2 ในการตั้งค่าการเรียนรู้ที่ไม่ได้รับการดูแล (หรือที่รู้จักกันในนามการอนุมานไม่กี่ครั้ง) และการตั้งค่าการเรียนรู้แบบภายใต้การดูแล (aka, inference อุ่นเครื่อง)
สนับสนุนการเรียกคืนการสาธิตแบบสุ่มผู้ติดตามการสาธิตตามความเกี่ยวข้องและการสาธิตการสาธิตตามความหลากหลาย
สนับสนุนเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบคู่ต่อหนึ่งและเครื่องกำเนิดไฟฟ้าที่ใช้ GPT-3
ปล่อยชุดข้อมูลที่เป็นข้อความของความพอเพียงและความจำเป็น
วางจำหน่ายเอกสารรายละเอียดและคำแนะนำ ReadMe

อ้างถึงแกนกลาง

 @software { GUNDAM ,
  author = { Jiarui Jin, Yuwei Wu, Mengyue Yang, Xiaoting He, Weinan Zhang, Yiming Yang, Yong Yu, and Jun Wang } ,
  title = { GUNDAM: A Data-Centric Manager for Your Plug-in Data with Language Models } ,
  year = { 2023 } ,
  publisher = { GitHub } ,
  journal = { GitHub repository } ,
  version = { 0.0 } ,
  howpublished = { url{https://github.com/GUNDAM-Labet/GUNDAM} } ,
}