12 月 2 日,达摩院深度语言模型体系 AliceMind 发布中文社区首个表格预训练模型 SDCUP,该模型在全球权威表格数据集 WikiSQL 和 SQuALL 上取得了业界最优效果,相关模型和训练代码已经开源于阿里巴巴深度语言模型体系 AliceMind 中。
单轮模型旨在提升下游的 Text-to-SQL 语义解析任务,代表工作有耶鲁的 Grappa 和亚马逊的 GAP;
多轮模型旨在提升基于表格的对话式语义解析任务(CoSQL),代表工作有微软的 SCORE 和 Element AI 的 PICARD;
生成模型旨在提升 Table-to-Text 和 TableQA 的 Response Generation 生成的效果,代表工作有 Intel 的 TableNLG 和 HIT 的 TableGPT。
自然语言理解模块主要执行语义解析算法,将自然语言问句转为对应可执行的 SQL 语句;
对话管理模块执行多轮的状态跟踪和策略优化;
自然语言生成模块则根据解析出的 SQL 语句和 SQL 的执行结果生成对应的回复。
超大规模预训练表格理解模型;
超大规模预训练表格生成模型;
端到端开箱即用的问答系统。
基于Python,利用 NVIDIA TAO Toolkit 和 Deepstream 快速搭建车辆信息识别系统
DeepStream是一个用于构建人工智能应用的流媒体分析工具包。它采用流式数据作为输入,并使用人工智能和计算机视觉理解环境,将像素转换为数据。
DeepStream SDK可用于构建视觉应用解决方案,用于智能城市中的交通和行人理解、医院中的健康和安全监控、零售中的自助检验和分析、制造厂中的组件缺陷检测等
12月14日19:30-21:00,本次分享摘要如下:
介绍 TAO Toolkit 的最新特性;
介绍 NVIDIA Deepstream 的最新特性;
利用 TAO Toolkit 丰富的预训练模型库,快速训练模型;
直接利用 TAO Toolkit 的预训练模型和 Deepstream 部署应用;
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