`transformers`库是Hugging Face提供的一个开源库，它包含了大量的预训练模型和方便的API，用于自然语言处理（NLP）任务。在文本生成任务中，`transformers`库提供了许多预训练的生成模型，如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过`pipeline()`函数方便地加载和使用，而`generate()`函数则是用于生成文本的核心函数。
一、引言 transformers库是Hugging Face提供的一个开源库，它包含了大量的预训练模型和方便的API，用于自然语言处理（NLP）任务。在文本生成任务中，transformers库提供了许多预训练的生成模型，如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过pipeline()函数方便地加载和使用&...
服务调用模型使用教程
NLP自然语言处理中，电商行业能力（商品评价解析、电销场景）、通用行业能力适配NLP自学习平台的API调用接口，模型调用接口以及SDK调用请参考如下信息。使用NLP自学习平台SDK引入NLP自学习平台的SDK，查看最新SDK版本。最新SDK版本SDK调用示例参考：SDK示例。SDK示例
通义千问开源模型——改变自然语言处理的未来
前言 众所周知，自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，也是近年来备受瞩目的领域之一。而通义千问开源模型作为自然语言处理领域的重要成就之一，近年来也引起了广泛的关注和讨论，那么接下来就来简单聊聊通义千问开源模型。 通义千问开源模型 通义千问，是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互，也融入...
魔搭中文开源模型社区：模型即服务-大模型驱动的自然语言开放生态（上）
作者：黄非，阿里巴巴达摩院语言技术实验室研究员 一、 层次化预训练模型底座 在8月份，阿里巴巴发布了通义预训练模型体系，包括NLP、CV和多模态等模型。在自然语言处理方面，通义Alice Mind预训练模型的底座包括语言理解、生成多语言、多模态等模型。除此之外，通义Alice Mind还有业界广泛应用的模型，比如BERT、GPT、DeBERTa、RoB....
魔搭中文开源模型社区：模型即服务-大模型驱动的自然语言开放生态（中）
在多模态预测模型的基础上，用户可以针对于下游任务，做一些通用的开放域问答、电商域问答等等。 阿里云基于统一的模块化、多模态、大模型底座mPLUG，结合千亿级行业知识图谱的知识沉淀，采用层次化多任务预训练，构建了国内首个“知识交互”零售行业大模型，让商品“更懂”消费者和商家。 从技术层面来讲，阿里云结合通用数据、电商知识、多模态信息，进行层次化预训练。将千亿级零售知....
魔搭中文开源模型社区：模型即服务-大模型驱动的自然语言开放生态（下）
二、 丰富的自然语言算法模型和应用 如上图所示，命名实体识别任务（NER）的目的是识别出文本中的核心短语，如新闻领域中的人名、地名、组织名等。在解决实体识别问题中，其核心问题是引入新的信息或知识。 阿里云通过获取文本相关的额外知识，来补齐文本中的缺失信息，以此来提升NER的性能。 从2021年开始，阿里云提出隐式增强技术，通过动态融合不同预训练模型的知识....
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