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丰富预训练模型
- 新增多粒度语言知识预训练模型ERNIE-Gram,该模型在多项中文NLP任务取得SOTA成绩。
- 新增NeZha中文预训练模型,感谢 @jm12138 的高质量贡献! 🎉 🎉 🎉
- 新增GPT CPM-Distill中文小型化模型,感谢 @jm12138 的高质量贡献!🎉 🎉 🎉
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Bug Fix
- 修复了
softmax_with_crossentropy
API导致的deprecated warning - 更正了
ChnSentiCorp
,LCQMC
等数据集的官方下载链接。
- 修复了
- Bug Fix
- 修复Windows CPU环境下的import产生的CUDA_HOME检测问题。
PaddleNLP 2.0是飞桨生态的文本领域核心库,具备易用的文本领域API,多场景的应用示例、和高性能分布式训练三大特点,旨在提升飞桨开发者文本领域建模效率,并提供基于飞桨框架2.0的NLP领域最佳实践。
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易用的文本领域API
- 提供从数据集加载、文本预处理、组网建模、评估、到推的领域API:如一键加载丰富中文数据集的Dataset API, 可灵活高效的进行数据与处理的Data API,预置60+预训练词向量的Embedding API, 内置50+预训练模型,提供预训练模型生态基础设施的Transformer API等,可大幅提升NLP任务建模和迭代的效率。更多API详细说明请查看PaddleNLP官方文档
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多场景的应用示例
- PaddleNLP 2.0提供多粒度多场景的应用示例,涵盖从NLP基础技术、NLP核心技术、NLP系统应用以及文本相关的拓展应用等。全面基于飞桨2.0全新API体系开发,为开发提供飞桨2.0框架在文本领域的最佳实践。
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高性能分布式训练
- 基于飞桨核心框架『动静统一』的特性与领先的自动混合精度优化策略,通过分布式Fleet API,支持超大规模参数的4D混合并行策略,并且可根据硬件情况灵活可配,高效地完成超大规模参数的模型训练。