Avaldatud on masint\u00f5lke s\u00fcsteemi OpenNMT-tf 2.30.0 (Avatud Neuraalne Masint\u00f5lge), mis kasutab masin\u00f5ppe meetodeid. OpenNMT-tf arendatavate moodulite kood on kirjutatud keeles Python, kasutab raamatukogu TensorFlow ja on litsentseeritud MIT litsentsi alusel. <\/p>\n
Paralleelselt arendab OpenNMT PyTorchi raamatukogul p\u00f5hinevat versiooni, mis eristub toetatavates v\u00f5imalustes. Lisaks esitatakse OpenNMT, mis p\u00f5hineb PyTorchil, kasutamiseks lihtsama ja multimodaalsena, samas kui TensorFlow p\u00f5hine versioon m\u00e4rgitakse moodulaarseks, stabiilseks ja v\u00f5imaldab kasutada GPU-d n\u00e4rviv\u00f5rgu koolitamise protsessi kiirendamiseks. Toote levitamise lihtsustamiseks arendatakse projektiga ka iseseisvat t\u00f5lget C++ keeles \u2014 CTranslate2, mis kasutab eelnevalt treenitud mudeleid ilma t\u00e4iendavate s\u00f5ltuvusteta. <\/p>\n
Mudelite ettevalmistamine on tehtud inglise, saksa ja katalaani keeles; teiste keelte jaoks saab mudeli iseseisvalt koostada, tuginedes OPUS projekti andmestikule (s\u00fcsteemi koolitamiseks edastatakse kaks faili \u2014 \u00fcks algkeeles ja teine nende k\u00f5nesid kvaliteetselt t\u00f5lgitud sihtkeelde). <\/p>\n
Projekt areneb koost\u00f6\u00f6s ettev\u00f5ttega SYSTRAN, mis spetsialiseerub masint\u00f5lke vahendite loomisele, ja Harvardi teadlaste r\u00fchma, kes arendab inimkeele mudeleid masin\u00f5ppes\u00fcsteemide jaoks. Kasutajaliides on maksimaalselt lihtsustatud ning vajab vaid sisendfaili tekstiga ja faili t\u00f5lke tulemuse salvestamiseks. Lisafunktsionaalsuse rakendamine OpenNMT alusel on v\u00f5imalik t\u00e4nu laiendusliidesele, n\u00e4iteks automaatreferaadid, tekstide klassifitseerimine ja subtiitrite genereerimine. <\/p>\n
Uues versioonis: <\/p>\n
\n
Lisatud on toetus TensorFlow 2.11 raamatukogu jaoks, kuid uusi Keras optimeerijaid ei toetata (vajalik on tf.keras.optimizers.legacy re\u017eiimi kasutamine).\n
On lisatud uus CTranslate2 3.x mootoriharu, mis on m\u00f5eldud transformers- arhitektuuriga mudelite t\u00f5husaks t\u00e4itmiseks.\n
Lisatud on mudelite treenimise parameeter pad_to_bucket_boundary, mis v\u00f5imaldab lisat\u00e4idise kaasamist, mis joondab ploki suuruse length_bucket_width arvu korrutistega.\n
Integreeritud on SacreBLEU projekti chrf ja chrf++ m\u00f5\u00f5dikute toimetamine, mis v\u00f5rdleb masint\u00f5lget kvaliteetsete inimt\u00f5lgetega.\n
Eemaldatud on mudeli ctranslate2_spec atribuut, mida CTranslate2 enam ei kasuta. <\/ul>\n