UniLM vs LlamaIndex

Cet article présente UniLM, un modèle de langage unifié pré-entraîné, qui sert de nouvelle référence pour les tâches de compréhension du langage naturel (NLU) et de génération du langage naturel (NLG). Il est unique dans son utilisation d'un réseau Transformer partagé qui est pré-entraîné sur des tâches unidirectionnelles, bidirectionnelles et séquence à séquence, utilisant des masques d'auto-attention spéciaux pour le contrôle de prédiction contextuel. UniLM surpasse BERT dans le benchmark GLUE et excelle dans les réponses aux questions SQuAD 2.0 et CoQA, établissant de nouveaux records dans cinq ensembles de données NLG, y compris des améliorations notables dans les tâches de synthèse CNN/DailyMail et Gigaword. Les modèles et le code partagés par les auteurs aident la communauté des chercheurs à progresser davantage.

LlamaIndex présente un cadre de données transparent et puissant conçu pour l'intégration et l'utilisation de sources de données personnalisées au sein de grands modèles de langage (LLM). Ce cadre innovant rend incroyablement pratique la connexion de diverses formes de données, notamment les API, les PDF, les documents et les bases de données SQL, garantissant qu'elles sont facilement accessibles pour les applications LLM. Que vous soyez un développeur souhaitant démarrer facilement sur GitHub ou une entreprise recherchant un service géré, la flexibilité de LlamaIndex répond à vos besoins. Mettant en avant des fonctionnalités essentielles telles que l'ingestion de données, l'indexation et une interface de requête polyvalente, LlamaIndex vous permet de créer des applications robustes pour les utilisateurs finaux, des systèmes de questions-réponses sur les documents aux chatbots, agents de connaissances et outils d'analyse. Si votre objectif est d'apporter les capacités dynamiques des LLM à vos données, LlamaIndex est l'outil qui comble le fossé avec efficacité et facilité.