EasyNLP：一个全面且易用的自然语言处理工具包
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EasyNLP 项目基础介绍和主要编程语言
EasyNLP 是一个基于 PyTorch 的自然语言处理（NLP）开发和应用工具包，由阿里巴巴集团于2021年首次内部发布，并于后续开源。该项目旨在为开发者提供一个易于使用且功能全面的NLP工具包，支持多种NLP任务和应用场景。
项目核心功能
EasyNLP 提供了以下核心功能：
- 易用性和高度可定制性：除了提供简洁的命令行工具来调用前沿模型外，EasyNLP 还抽象了自定义模块（如 AppZoo 和 ModelZoo），使得构建NLP应用变得简单。
- 兼容开源库：EasyNLP 支持 Huggingface/Transformers 模型的训练，并与 PAI 分布式框架兼容。
- 知识注入的预训练：集成了多种知识注入的预训练模型，如 DKPLM 和 KGBERT，这些模型在知识预训练竞赛中表现优异。
- 大型预训练模型的落地：支持少样本学习，允许用户仅用少量样本微调大型模型以获得良好效果。同时，提供知识蒸馏功能，帮助快速将大型模型蒸馏为小型高效模型，便于在线部署。
- 多模态预训练模型：不仅支持纯文本任务，还支持视觉-语言任务，如文本-图像匹配和文本-图像生成。
项目最近更新的功能
EasyNLP 最近更新的功能包括：
- BeautifulPrompt：PAI 推出的自研 Prompt 美化器，赋能 AIGC 一键出美图。
- PAI-Diffusion 中文模型全面升级：支持海量高清艺术大图一键生成。
- EasyNLP 集成 K-Global Pointer 算法：支持中文信息抽取。
- 阿里云 PAI-Diffusion 功能再升级：全链路支持模型调优，平均推理速度提升75%以上。
- EasyNLP 发布融合语言学和事实知识的中文预训练模型 CKBERT：提升模型在中文任务上的表现。
通过这些更新，EasyNLP 进一步增强了其在多模态学习和知识注入预训练方面的能力，为用户提供了更多高效且易用的工具和模型。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
