2 Repos
Joint training algorithms that integrate disparate data modalities like images and text into a shared representation.
Distinct from Cross-Source Data Integration: Focuses on the training algorithm for joint representations rather than just joining datasets from different sources
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Multi-Modal Joint Training. Refine with filters or upvote what's useful.
Dieses Projekt ist eine Plattform für verteiltes maschinelles Lernen und ein Framework für Sparse Deep Learning, das für das Training und Serving von Modellen mit hochdimensionalen, spärlichen Daten konzipiert ist. Es fungiert als Online-Modell-Serving-Infrastruktur und Engine für Empfehlungssysteme und ermöglicht das Echtzeit-Item-Retrieval und Scoring mittels Deep-Tree-Matching und neuronalen Netzen. Das System zeichnet sich durch ein Multi-Task-Learning-Framework aus, das mehrere Zielfunktionen innerhalb eines gemeinsamen Repräsentationsraums optimiert. Es bietet eine spezialisierte Online-Serving-Infrastruktur, die dynamisches Hot-Loading von Modellen und die Transformation von Standard-Checkpoints in ein benutzerdefiniertes, optimiertes Format für High-Performance-Inferenz unterstützt. Die Plattform deckt eine breite Palette an Funktionen ab, einschließlich verteilter Parameterverwaltung zur Skalierung des Trainings über mehrere Worker hinweg, Sparse-Embedding-Berechnung für kategoriale Features und baumbasiertes neuronales Retrieval für groß angelegte Kataloge. Zudem bietet sie Tools für das Streaming-Trainingsmanagement, Feature-Lebenszykluskontrolle via Wahrscheinlichkeitsschwellenwerte und Performance-Profiling zur Identifizierung von Ausführungsengpässen. Das Projekt enthält eine einheitliche Trainingsschnittstelle und Backend-Framework-Integration, um die Ausführung von Trainings-, Vorhersage- und Evaluierungsaufgaben zu standardisieren.
Combines image and text data using joint training algorithms to improve multi-media matching and retrieval.
SimpleTransformers is a high-level framework for training and fine-tuning transformer models for diverse natural language processing tasks. It functions as a toolkit for developing text classification, named entity recognition, and question answering models, while also serving as a sequence-to-sequence tool and a text embedding generator. The library distinguishes itself by providing a multi-modal model trainer capable of processing and classifying data that combines both text and image inputs. It further supports specialized workflows for conversational AI training, language model generation
Provides joint training algorithms that integrate text and image modalities into a shared semantic representation.