Введение в NVIDIA NeMo - Инструментарий для разговорного искусственного интеллекта | AISC

• Видео рассказывает о Nemo, фреймворке для создания диалоговых решений искусственного интеллекта.  

• Nemo разработан компанией Nvidia и доступен на GitHub с открытым исходным кодом.  

• Nemo работает поверх PyTorch и Lightning, предоставляет множество инструментов для обработки речи, НЛП и преобразования текста в речь.  

• Nemo также включает в себя инструменты для итерации моделей, настройки наборов данных и показателей.  

• Nemo предлагает приложение для развертывания моделей, Jarvis, которое выполняет автоматическую оптимизацию, квантование, управление памятью и балансировку нагрузки.  

• Nemo доступен на GitHub с полностью открытым исходным кодом и активно развивается сообществом.  

• PyTorch может автоматически уменьшать точность в определенных случаях для ускорения работы.  

• Автоматизация масштабирования на несколько графических процессоров и многоузловые системы также упрощает работу.  

• Увеличение данных, добавление шума и артефактов.  

• Использование библиотеки DALI для сверхэффективной загрузки данных.  

• Английский, мандаринский, русский, немецкий, японский языки.  

• Исследовательская группа может внести свой вклад в разработку новых языков и моделей.  

• Убирает большую часть шаблонов и упрощает быстрое выполнение итераций.  

• Платформа для проведения исследований и выпуска новых моделей.  

• Использование коллекций модулей упрощает работу и повторное использование.  

• Обсуждение использования Nemo для выполнения различных задач, таких как обработка текста, машинное обучение и т.д.  

• Упоминание о том, что Nemo может быть использован для выполнения машинного перевода.  

• Обсуждение возможности развертывания Nemo на облачных провайдерах, таких как AWS, Azure и Google Cloud.  

• Упоминание о наличии контейнеров Docker для Nemo, которые можно использовать для развертывания.  

• Презентация новых моделей и функций, таких как распознавание речи, matchboxnet, распознавание громкоговорителей, диаризация громкоговорителей и улучшенное распознавание голосовой активности.  

• Упоминание о том, что новые модели и функции будут добавлены на регулярной основе.  

• Мегатрон - фреймворк для обучения больших языковых моделей, таких как GPT-2 и Bird.  

• Нэмо - фреймворк для обучения и использования больших языковых моделей, таких как Мегатрон, Берт и другие.  

• Нэмо имеет предварительно обученные модели для Мегатрона, Берт и других.  

• Предварительное обучение с нуля может дать лучшие результаты, чем использование предварительно обученных моделей.  

• Нэмо поддерживает различные версии моделей с разным словарным запасом и корпусами.  

• Нэмо используется для задач классификации намерений и распознавания именованных сущностей.  

• Нэмо может быть использован для обучения и использования двух моделей одновременно.  

• Нэмо поддерживает множество форматов данных и форматов преобразования данных.  

• Нэмо использует итеративные и пакетные загрузчики данных для обучения моделей.  

• Нэмо также поддерживает оптимизацию моделей для использования на мобильных и периферийных устройствах.  

• Компания Nvidia рассматривает возможность отслеживания состояния диалога и машинного перевода.  

• Уделяется большое внимание машинному переводу и мультимодальным приложениям.  

• Модель Nemo может быть использована в любом приложении, поддерживающем onyx.  

• Jarvis - простой способ внедрения новых моделей.  

• В ближайшие пару лет ожидается больше инструментов для упрощения рабочего процесса.  

• Инструменты машинного обучения должны быть более доступными для инженеров и людей без опыта в этой области.  

• Видео содержит ссылки на ресурсы, связанные с Nemo, включая веб-сайт и репозиторий на GitHub.  

• Если у зрителей есть вопросы, они могут задать их в комментариях.