Facebook开源深度学习框架Pythia用于图像以及语言模子

导读 假如最近的开源框架发展有任何迹象，Facebook对于更宽泛的深度开辟社区的应承依然如斯细小。继1月凋谢图像解决库Spectrum，学习去年年尾人造语言解决建模框架P 2019-05-26 11:27:06

假如最近的用于言模发展有任何迹象，Facebook对于更宽泛的图像开辟社区的应承依然如斯细小。继1月凋谢图像解决库Spectrum，及语去年年尾人造语言解决建模框架PyText以及11月家养智能强化学习平台Horizo​​n之后，开源框架Facebook的深度家养智能钻研部份明天宣告Pythia，一个模块化的学习即插即用框架使数据迷信家可能快捷构建，复制以及基准AI模子，用于言模如今可能在GitHub上收费取患上。图像

正如Facebook在一篇博文中批注的及语那样，Pythia--它是开源框架在公司的PyTorch机械学习框架之上构建的 - 主要用于视觉以及语言使命，比喻回覆与视觉数占无关的深度成果并被动天生图像问题。它散漫了Facebook AI Research在家养智能角逐中的学习顶级参赛作品，如LoRRA，一个同时赢患上VQA挑战2018以及Vizwiz Challenge 2018的视觉以及语言模子，它可能展现从前开始进的AI系统若何实现顶级基准测试服从并将其功能与新模子的功能妨碍比照。

Pythia还反对于扩散式培训以及种种数据集，以及自界说损失，指标，调整以及优化器。存在并思考了具备罕用视觉以及语言层实现的模块，以及对于扩散式培训的反对于; 内置语料库，包罗VQA，VizWiz，TextVQA以及VisualDialog; 以及多使命解决等功能，可能一起磨炼多个语料库。

Facebook呈现，它将扩充Pythia的初始开源版本，包罗行将推出的工具，使命，数据集以及参考模子。

“Pythia滑腻了进入不断削减的视觉以及语言子畛域的历程，并使钻研职员可能分心于更快的原型妄想以及试验。咱们的指标是经由普及这些模子以及服从的可重复性来减速普及，“Facebook在博客文章中写道。“这将使社区更重大在乐成的系统上妨碍构建以及基准测试。咱们愿望消除了一些拦阻将使钻研职员可能更快地为人们以及智能机械开辟新的替换方式。这项使命还应该辅助钻研职员开辟自适应家养智能，将多种清晰融会到更基于情境的多模式清晰中。“

Pythia的初次亮相是在Facebook在旧金山举行的F8开辟者峰会时期推出PyTorch 1.1多少周之后，该峰会削减了对于googleTensorBoard及其即将(JIT)编译器功能改善的反对于。去年秋天GitHub的2018年Octoverse陈说将PyTorch命名为GitHub上最受招待的开源名目之一，全天下有超过3100万开辟职员。