Эта модель представляет собой доработанную версию для распознавания именованных объектов испанской контрольной точки bertin-project/bertin-gpt-j-6B. Эта модель была разработана во время хакатона 2023 года, организованного SomosNLP, с использованием графических процессоров RTX 3090, предоставленных Q Blocks. Подкасты — невероятный источник информации и вдохновения. Мы можем слушать их во время поездки на работу, занятий спортом или приготовления любимого рецепта. Однако может быть сложно сохранить конкретные факты, даты или людей, упомянутых в них. Целью этого проекта было изучить, как фиксировать все эти факты, используя распознавание именованных объектов. Вместо использования языковой модели, точно настроенной с помощью конкретной головки NER, мы переформулировали проблему как генерацию текста из подсказки такого типа: точно настроив большую генеративную модель с помощью этой подсказки, мы можем фиксировать сущности, упомянутые в подкасте. Следуя этой стратегии, мы доработали bertin-gpt-j-6B. Подобные проекты с подкастами провели Андрей Карпати (https://karpathy.ai/lexicap/) и Алекса Гордич (https://www.hubermantranscripts.com/). Для получения полной информации о наборе данных посетите эту страницу. Краткое описание: 1) Расшифруйте аудио из плейлиста YouTube…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: somosnlp-hackathon-2023
Теги: es
Лайков: 9 | Загрузок: 0
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
