PyTorch-Transformers：一款可处理最先进NLP的惊人模型库
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????
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PyTorch-Transformers（NLP）
https://github.com/huggingface/pytorch-transformers
自然语言处理(NLP)的力量令人叹服。NLP改变了文本的处理方式，几乎到了无法用语言描述的程度。
在最先进的一系列NLP库中，PyTorch-Transformers出现最晚，却已打破各种NLP任务中已有的一切基准。它最吸引人的地方在于涵盖了PyTorch实现、预训练模型权重及其他重要元素，可以帮助用户快速入门。
运行最先进的模型需要庞大的计算能力。PyTorch-Transformers在很大程度上解决了这个问题，它能够帮助这类人群建立起最先进的NLP模型。
这里有几篇深度剖析PyTorch-Transformers的文章，可以帮助用户了解这一模型（及NLP中预训练模型的概念）：
· PyTorch-Transformers：一款可处理最先进NLP的惊人模型库（使用Python）
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/07/pytorch-transformers-nlp-python/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
I have taken this p from PyTorch-Transformers’ documentation. This library currently contains PyTorch implementations, pre-trained model weights, usage scripts and conversion utilities for the following models:
BERT (from Google) released with the paper BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
GPT (from OpenAI) released with the paper Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
GPT-2 (from OpenAI) released with the paper Language Models are Unsupervised Multitask Learners
Transformer-XL (from Google/CMU) released with the paper Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context
XLNet (from Google/CMU) released with the paper XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
XLM (from Facebook) released together with the paper Cross-lingual Language Model Pretraining
All of the above models are the best in class for various NLP tasks. Some of these models are as recent as the previous month!
Most of the State-of-the-Art models require tons of training data and days of training on expensive GPU hardware which is something only the big technology companies and research labs can afford. But with the launch of PyTorch-Transformers, now anyone can utilize the power of State-of-the-Art models!
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