伊万·艾瓦佐夫斯基—伊斯坦布尔
欢迎回来，又是怎样的一周？！？！是时候和夏天说再见了。😱哦，请不要忘记给这一页👏👏如果你喜欢阅读！😎
更新:我们增加了 20+ 数据集和 10+ 笔记本。(从现在开始将进行这些每周更新)。此外，我们优化了数据库的性能，以防您需要从 10 万英尺的高度查看我们的数据。在空气中。
哦，如果你错过了埃隆的人工智能大脑芯片会议，这里是亮点:
<随机黑客素材> : dark.fail 索引黑暗(潮湿)网络。他们有一个推特 account🧐。他们会更新 Tor 土地上发生的事情。如果你不像一个好公民那样经常去黑暗网站，你可能不知道洋葱网站经常关闭。通常来自 DDoS 攻击。因此，管理员主要关心的是尽可能保持这些网站的正常运行，这里有一些源代码，可以防止你紧张过度:
附:它配有有史以来最恐怖的推特图片卡…
深度翻译器
量化你的模型
生物医学自然语言处理
QuestGen 库
图形神经网络
使用 AllenNLP 库训练多个 GPU
安伯——字节跳动的语言模式
软件更新
本周数据集:视觉常识图
一个整洁的翻译报告，结合了一些最著名的翻译 API！目前它支持:
GitHub :
github.com](https://github.com/nidhaloff/deep_translator)
ONNX 对变形金刚库的运行时支持现在可以合并量化了！在最近的一篇博客文章中，李玉峰讨论了这种压缩技术，以及在生产中减少模型的延迟有多棒！！量化你的模型只需要你添加一个新的参数到他们的脚本中:
这将会给你完整的精度和量化的模型…
python convert_graph_to_onnx.py --framework pt --model bert-base-uncased --quantize bert-base-uncased.onnx
附注:大于 2gb 的型号目前不支持量化，但据作者称，很快就会支持… 😎
博客:
[## 更快更小的量化 NLP，具有拥抱脸和 ONNX 运行时
medium.com](https://medium.com/microsoftazure/faster-and-smaller-quantized-nlp-with-hugging-face-and-onnx-runtime-ec5525473bb7)
Suraj Patil 创建了这个非常棒的回购，它将 ONNX 脚本与拥抱脸管道框架结合在一起。所以你可以调用他们的模型，它已经包含了 onnx 图🔥🔥🔥！！！
from onnx_transformers import pipelinenlp = pipeline("sentiment-analysis", onnx=True)👀
nlp("Transformers and onnx runtime is an awesome combo!")
GitHub :
github.com](https://github.com/patil-suraj/onnx_transformers)
对生物医学自然语言处理的语言模型感兴趣？微软创建了第一个排行榜简介，其中包括他们的 SOTA PubMedBERT 模型和几个生物医学数据集。看看这里👇
microsoft.github.io](https://microsoft.github.io/BLURB/leaderboard.html)
博客:
如果你的任务是从文本中生成问题，请查看 QuestGen AI repo。
可能的用例:
- 为数据集生成问题。
- 使用它来创建在线教育材料，向学生提出问题。
仅供参考，它使用 T5 模型进行编码/解码。
它目前支持生成以下类型的问题:
1\. Multiple Choice Questions (MCQs)
2\. Boolean Questions (Yes/No)
3\. General FAQs
4\. Paraphrasing any Question
5\. Question Answering.
GitHub :
[## ramsrigouthamg/Questgen.ai
https://questgen.ai/ quest gen AI 是一个开源的 NLP 库，专注于开发易于使用的问题生成…
github.com](https://github.com/ramsrigouthamg/Questgen.ai)
这里有一个关于图形神经网络的精彩介绍。
包括第 2 部分中的 colab 笔记本，介绍了 GCN 的消息传递。这可能是最常用的图表类型。
[## 第 1 部分-用 GatedGCN 介绍图形神经网络
app.wandb.ai](https://app.wandb.ai/yashkotadia/gatedgcn-pattern/reports/Part-1-Introduction-to-Graph-Neural-Networks-with-GatedGCN--VmlldzoyMDg4MjA) [## 第 2 部分-比较基于消息传递的 GNN 体系结构
app.wandb.ai](https://app.wandb.ai/yashkotadia/benchmarking-gnns/reports/Part-2-Comparing-Message-Passing-Based-GNN-Architectures--VmlldzoyMTk4OTA)
查看如何用torch.distributed实现 AllenNLP 的分布式训练(它为每个 GPU 运行一个单独的 Python 进程，避免 GIL😁).他们的博客文章展示了通过添加以下内容来转换他们的配置文件(用于分布式培训)是多么容易:
"distributed": {
"cuda_devices": [0, 1, 2, 3],
}
博客:
[## 教程:如何在 AllenNLP 中使用多个 GPU 进行训练
medium.com](https://medium.com/ai2-blog/tutorial-how-to-train-with-multiple-gpus-in-allennlp-c4d7c17eb6d6)
随着百老汇的灯光熄灭，抖音(在美国)因国际牛肉而日落，字节跳动(抖音的母公司。)推出了自己的语言模型，名为 AMBERT。它支持细粒度和粗粒度标记化。友好地告别抖音。😏
抱紧脸:
github.com](https://github.com/huggingface/transformers/releases)
DeepPavlov:
deeppavlov.ai](https://deeppavlov.ai/blog/tpost/c7jnplt7xe-it-all-started-with-a-dream)
深度图库(DGL):
https://www.dgl.ai/release/2020/08/26/release.html
数据集由超过 140 万个视觉常识推理的文本描述组成，这些文本描述仔细注释了 59，000 幅不同的图像，每幅图像都配有之前和之后的短视频摘要。
https://homes.cs.washington.edu/~jspark96/visualcomet/
github.com](https://github.com/jamespark3922/visual-comet)
每周日，我们都会对来自世界各地的研究人员的 NLP 新闻和代码进行每周综述。
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