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#极端多类别
xmc.dspy:基于少量样本的极端多标签分类(XMC)算法
2 个月前
xmc.dspy 是一个创新的极端多标签分类(XMC)库,利用上下文学习实现高效分类,仅需少量样本即可完成复杂的多标签分类任务。该项目由比利时根特大学和斯坦福大学自然语言处理实验室的Karel D'Oosterlinck开发,为XMC领域带来了新的解决方案。
Infer-Retrieve-Rank
多标签分类
极端多类别
上下文学习
语言模型
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
xmc.dspy
Infer-Retrieve-Rank (IReRa)是一种创新的多标签分类方法,专门针对具有大量类别的任务。这个通用且模块化的程序通过预训练语言模型和检索器的交互,高效处理复杂的分类问题。IReRa仅需少量标记示例即可优化性能,无需模型微调。该项目提供完整文档,包括安装、数据处理、运行指南等,方便研究人员在各种语言模型推理和检索任务中应用。
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