UniLM vs LlamaIndex

Este artículo presenta UniLM, un modelo de lenguaje unificado previamente entrenado, que sirve como un nuevo punto de referencia para las tareas de comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje natural (NLG). Es único en el uso de una red Transformer compartida que está previamente entrenada en tareas unidireccionales, bidireccionales y de secuencia a secuencia, empleando máscaras especiales de autoatención para el control de predicción contextual. UniLM supera a BERT en el punto de referencia GLUE y sobresale en respuesta a preguntas de SQuAD 2.0 y CoQA, estableciendo nuevos récords en cinco conjuntos de datos de NLG, incluidas mejoras notables en las tareas de resumen de CNN/DailyMail y Gigaword. Los modelos y el código compartido por los autores ayudan a la comunidad de investigación a avanzar más.

LlamaIndex presenta un marco de datos potente y fluido diseñado para la integración y utilización de fuentes de datos personalizadas dentro de grandes modelos de lenguaje (LLM). Este marco innovador hace que sea increíblemente conveniente conectar diversas formas de datos, incluidas API, PDF, documentos y bases de datos SQL, lo que garantiza que sean fácilmente accesibles para aplicaciones LLM. Ya sea que sea un desarrollador que busca comenzar fácilmente en GitHub o una empresa que busca un servicio administrado, la flexibilidad de LlamaIndex satisface sus necesidades. Destacando características esenciales como la ingesta de datos, la indexación y una interfaz de consulta versátil, LlamaIndex le permite crear aplicaciones sólidas para el usuario final, desde sistemas de preguntas y respuestas de documentos hasta chatbots, agentes de conocimiento y herramientas de análisis. Si su objetivo es llevar las capacidades dinámicas de los LLM a sus datos, LlamaIndex es la herramienta que cierra la brecha con eficiencia y facilidad.