Bi Att Flow
Bi-directional Attention Flow (BiDAF) network is a multi-stage hierarchical process that represents context at different levels of granularity and uses a bi-directional attention flow mechanism to achieve a query-aware context representation without early summarization.
About
El modelo tiene ~2.5 millones de parámetros. El modelo fue entrenado con NVidia Titan X (Arquitectura Pascal, 2016). El modelo requiere al menos 12 GB de RAM de GPU. Si tu RAM de GPU es menor de 12 GB, puedes disminuir el tamaño del lote (el rendimiento podría degradarse) o puedes usar múltiples GPUs (ver más abajo). El entrenamiento converge en ~18,000 pasos y tomó ~4 segundos por paso (es decir, ~20 horas).
Open Source Health
- Stars
- 1,546
- Forks
- 667
- License
- Apache-2.0
- Last commit
- 3 years ago
Alternativas a Bi Att Flow
- Dont Stop Pretrainingby AllenaiCódigo asociado con el documento de ACL 2020 de Don't Stop Pretraining.
Textrankby Summa NLPImplementación de TextRank para Python 3.
KoBERTby SK T-BrainBERT coreano preentrenado (KoBERT)
TAADpapersby THUNLPArtículos imprescindibles sobre ataques y defensas adversariales textuales.
AutoPhraseby Jingbo ShangAutoPhrase: Minería automática de frases a partir de grandes corpus de texto
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