UniLM 对比 Terracotta
在 UniLM 和 Terracotta 的对决中，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具脱颖而出？我们比较评论、定价、替代品、赞成票、功能等等。
UniLM 和 Terracotta，哪一个更优？
当我们比较UniLM和Terracotta时，这两个都是AI驱动的large language model (llm)工具， UniLM 和 Terracotta 的点赞数不相上下。 成为决策过程的一部分。您的投票可能决定获胜者。
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UniLM
什么是 UniLM?
本文介绍了 UniLM，一种统一的预训练语言模型，它可以作为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务的新基准。它的独特之处在于使用了共享 Transformer 网络，该网络在单向、双向和序列到序列任务上进行了预训练，并采用特殊的自注意力掩码进行上下文预测控制。 UniLM 在 GLUE 基准测试中优于 BERT，在 SQuAD 2.0 和 CoQA 问答中表现出色，在五个 NLG 数据集中创造了新记录，包括在 CNN/DailyMail 和 Gigaword 摘要任务中的显着改进。作者共享的模型和代码有助于研究社区取得进一步的进展。
Terracotta
什么是 Terracotta?
Terracotta 是一个尖端平台，旨在增强使用大型语言模型 (LLM) 的开发人员和研究人员的工作流程。这个直观且用户友好的平台可让您轻松管理、迭代和评估微调后的模型。借助 Terracotta，您可以安全地上传数据，针对分类和文本生成等各种任务微调模型，并使用定性和定量指标创建全面的评估来比较模型性能。我们的工具支持与 OpenAI 和 Cohere 等主要提供商的连接，确保您能够获得广泛的 LLM 功能。 Terracotta 是人工智能爱好者和斯坦福大学毕业生 Beri Kohen 和 Lucas Pauker 的创造，他们致力于推进法学硕士的发展。加入我们的电子邮件列表，随时了解 Terracotta 提供的最新更新和功能。
UniLM 赞同数
Terracotta 赞同数
UniLM 顶级功能
全面的预训练： UniLM 针对单向、双向和序列到序列语言建模任务进行了预训练。
双用途设计： 针对自然语言理解和生成进行了优化，使其成为 NLP 中的多功能工具。
卓越的自注意力控制： 共享 Transformer 网络中独特的自注意力掩码允许特定于上下文的预测。
基准卓越： 在多个基准上取得了最先进的结果，超越了 BERT 等之前的模型。
开源贡献： 作者提供预训练模型和代码的访问权限，以供社区使用和改进。
Terracotta 顶级功能
管理多个模型： 在一个方便的地方集中处理所有经过微调的模型。
快速迭代： 通过快速定性和定量评估简化模型改进过程。
多个提供商： 与 OpenAI 和 Cohere 的服务无缝集成，以增强您的开发流程。
**上传您的数据：**上传并安全地存储您的数据集以进行模型微调。
创建评估： 利用准确性 BLEU 和混淆矩阵等指标对模型性能进行深入的比较评估。
UniLM 类别
- Large Language Model (LLM)
Terracotta 类别
- Large Language Model (LLM)
UniLM 定价类型
- Freemium
Terracotta 定价类型
- Freemium