2022'de En İyi 10 Doğal Dil İşleme Çerçevesi, Hizmeti ve Aktörü

2. Hugging Face Hub

Hugging Face Hub, açık kaynaklı doğal dil işleme modellerinin çoğunu depolayan merkezi bir depodur.

Hugging Face'te yeni yapay zeka modellerini keşfetmenin yanı sıra sizinkileri yüklemek ve paylaşmak da çok kolay. Ayrıca bir sonraki projeniz için veri kümelerine göz atmak ve bulmak için de harika bir yerdir. Modeller ve veri setleri Transformers çerçevesi aracılığıyla kolayca indirilebilir ve kullanılabilir (aşağıya bakın).

Hugging Face'in vizyonu doğal dil işlemeyi "demokratikleştirmek" ve "makine öğreniminin Github'ı" olmaktır.

3. OpenAI

OpenAI, bugüne kadar oluşturulmuş en gelişmiş dil yapay zeka modeli olan GPT-3'ün arkasındaki şirkettir.

Bu modelin ilk 2 sürümü (GPT ve GPT-2) açık kaynaklıydı, ancak OpenAI GPT-3'ün artık açık kaynak olmayacağına karar verdi. GPT-3'ü kullanmak istiyorsanız, OpenAI API'sine abone olmanız gerekir. Özel bir lisans satın aldıkları için GPT-3'ün kaynak koduna yalnızca Microsoft'un erişimi vardır.

GPT modelleri, bir insan gibi metin yazma konusunda çok iyi olan metin oluşturma yapay zeka modelleridir. Aslında bir insan için bir metnin gerçek bir kişi tarafından mı yoksa GPT-3 tarafından mı yazıldığını tespit etmek oldukça zordur...

Bu yeni yapay zekayı tasarlamak ve eğitmek OpenAI'ye milyonlarca dolara mal oldu. OpenAI her tür uygulamanın modellerini kullanmasına izin vermediğinden, onu kullanmak istiyorsanız zorlu bir doğrulama sürecinden geçmeniz gerekecek.

OpenAI'ye yetişmek için GPT-J ve GPT-NeoX gibi yeni açık kaynaklı modeller piyasaya sürülüyor.

4. NLP Cloud

Bu biziz!

NLP Cloud, en gelişmiş doğal dil işleme yapay zeka modellerini üretimde kolayca kullanmanızı sağlayan bir API'dir.

Örneğin GPT-J ve GPT-NeoX ile metin oluşturabilir, Facebook'un Bart Large CNN'i ile içeriği özetleyebilir, Roberta ile bir metin parçasını sınıflandırabilir, spaCy ile varlıkları çıkarabilir, NLLB 200 ile içeriği çevirebilir... ve çok daha fazlasını yapabilirsiniz.

NLP Cloud'da kendi yapay zekanızı eğitmek ve ince ayar yapmak veya kendi kurum içi modellerinizi dağıtmak da mümkündür. Örneğin, GPT-J'ye dayalı kendi tıbbi sohbet botunuzu oluşturmak istiyorsanız, sektörünüzden gelen kendi örneklerinizden oluşan veri kümenizi yüklemeniz, ardından eğitim sürecini başlatmanız ve nihai modelinizi API aracılığıyla üretimde kullanmanız yeterlidir.

Platformumuza göz atmaktan çekinmeyin.

5. Deepspeed

Deepspeed, Microsoft tarafından model paralelleştirmeye odaklanan açık kaynaklı bir çerçevedir.

Bu tam olarak ne anlama geliyor?

Yapay zeka modelleri gittikçe büyüyor (bkz. GPT-3, GPT-J, GPT-NeoX 20B, T0, Fairseq 13B...). Bu devasa modeller tonlarca yeni uygulamaya kapı açıyor, ancak çalıştırılmaları da çok zor.

Bu modellerin eğitilmesi ve çıkarım için üretimde güvenilir bir şekilde çalıştırılması ya dikey ölçeklenebilirlik (NVIDIA A100 veya Google TPU'lar gibi büyük GPU'lar kullanarak) ya da yatay ölçeklenebilirlik (paralel olarak birkaç küçük GPU kullanarak) yoluyla yapılabilir.

2. yaklaşım daha ucuz olduğu ve daha iyi ölçeklendiği için giderek daha popüler hale gelmektedir. Bununla birlikte, dağıtılmış eğitim ve çıkarım yapmak kolay olmaktan uzaktır, bu yüzden Deepspeed gerçekten yardımcı olur.

Deepspeed başlangıçta eğitim görevlerini hedefliyordu, ancak kullanımı kolay olduğu ve Hugging Face Transformers (aşağıya bakın) ile entegre olduğu için artık çıkarım için giderek daha fazla kullanılıyor.

6. Big Science

Big Science, büyük dil modelleri üzerinde çalışan araştırmacı ve şirketlerden oluşan bir kolektiftir.

İlk atölye çalışmaları, insan talimatlarını anlamada çok iyi performans gösteren T0 adlı bir yapay zeka modeli üretti.

Şu anda çok daha büyük modeller üzerinde çalışıyorlar: hedefleri GPT-3'ten daha büyük ve daha gelişmiş açık kaynaklı çok dilli yapay zeka modelleri oluşturmak.

7. SpaCy

SpaCy, üretim için mükemmel şekilde uygun olan bir Python doğal dil işleme çerçevesidir: hem hızlı hem de oynaması kolaydır.

Bu, Explosion AI adlı bir Alman yapay zeka şirketi tarafından sürdürülen bir çerçevedir.

SpaCy, Adlandırılmış Varlık Tanıma (varlık çıkarma olarak da bilinir) konusunda ve yaklaşık 50 farklı dilde çok iyidir. Önceden eğitilmiş modeller sağlarlar ve açıklamalı örnekler aracılığıyla kendi modellerinizi kolayca oluşturabilirsiniz.

8. HF Transformers

Transformers çerçevesi birkaç yıl önce Hugging Face tarafından yayınlandı. Gelişmiş doğal dil işleme modellerinin çoğu artık Transformers'a dayanıyor.

Bu, PyTorch, Tensorflow ve Jax tabanlı, eğitim veya çıkarım için kullanılabilen bir Python modülüdür.

Hugging Face Transformers, modelleri Hugging Face Hub'a indirmeyi ve yüklemeyi çok kolay hale getirir.

9. HF Tokenizers

Hugging Face'in tokenizer kütüphanesi, dönüştürücü tabanlı modeller tarafından kullanılan bir dizi gelişmiş doğal dil işleme tokenizeridir.

Tokenizasyon, bir girdi metnini daha sonra yapay zeka modeli tarafından kodlanabilecek ve işlenebilecek küçük alt kelimelere bölmekle ilgilidir.

Tokenizasyon kulağa bir detay gibi gelebilir, ancak öyle değildir. Aslında doğal dil işlemenin kritik bir parçasıdır ve doğru tokenizer'ı kullanmak, sonuçların kalitesi ve performanslar açısından büyük bir fark yaratır.

10. NLTK

NLTK, Doğal Dil Araç Seti anlamına gelir. Uzun yıllardır var olan ve araştırma ve eğitim için harika olan bir Python çerçevesidir.

NLTK üretime yönelik bir çerçeve değildir, ancak doğal dil işleme konusunda ilerlemeye çalışan veri bilimcileri için mükemmeldir.

Sonuç

Doğal dil işleme alanı 2021'de önemli ölçüde gelişti. Bugün, giderek daha fazla şirket üretimde dil yapay zekası modellerini kullanmak istiyor ve 2022'de ekosistemin 5 yıl öncesiyle hemen hemen hiçbir ilgisi olmadığını görmek ilginç.

Kütüphaneler ve çerçeveler gittikçe daha da gelişiyor ve GPT-3 gibi büyük dil modellerinin oluşturulması yeni ilginç zorluklar ortaya çıkarıyor.

2023'ün nasıl olacağını görmek için sabırsızlanıyorum!