

Onegen
紹介 :
OneGenは、大規模言語モデル(LLM)向けに設計された、微調整による生成、検索、または混合タスクに使用できる効率的なワンパス生成?検索フレームワークです。その中核となる考え方は、生成タスクと検索タスクを同一コンテキストに統合することであり、自己回帰的に生成された検索トークンに検索タスクを割り当てることで、LLMは単一の前方パスで両方のタスクを実行できます。この手法は、クエリに対して2回の前方パス計算を回避するため、展開コストの低減と推論コストの大幅な削減を実現します。
ターゲットユーザー :
OneGenは、特に大規模言語モデルの生成と検索タスクに関心のある、自然言語処理分野の研究者や開発者にとって適しています。モデルのトレーニングと推論をより効率的に行い、リソース消費を削減するのに役立ちます。
使用シナリオ
エンティティリンクタスクで使用し、事前学習済みモデルを使用してテキスト内のエンティティを迅速に識別します。
シングルホップ質問応答タスクで、モデルが正確な回答を生成します。
マルチホップ質問応答タスクに応用し、モデルの推論プロセスを通じて質問への回答を見つけます。
製品特徴
生成と検索タスクの統一処理をサポートし、展開コストを削減します。
生成プロセスで検索を実現し、クエリに対する2回の前方パス計算を回避します。
エンティティリンク、シングルホップ質問応答、マルチホップ質問応答など、様々なタスクをサポートします。
事前学習済みモデルのダウンロードを提供し、ユーザーが迅速に開始できるようにします。
モデルをゼロからトレーニングすることをサポートし、柔軟な構成オプションを提供します。
詳細な評価スクリプトを提供し、ユーザーがモデルのパフォーマンスを評価できるようにします。
使用チュートリアル
1. ローカル環境にOneGenリポジトリをクローンします。
2. Python仮想環境を作成してアクティブにします。
3. 必要な依存パッケージをインストールします。
4. データセットをダウンロードして解凍し、トレーニングまたは推論の準備をします。
5. 必要に応じて、事前学習済みモデルをダウンロードします(オプション)。
6. モデルパラメータとパスを設定します。
7. 推論スクリプトを実行して、モデルの予測を行います。
8. 評価スクリプトを使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。
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