Jupyter Lab 3.0客观使用体验

在结合模型并行化和专家并行化之后，发送 token 到正确的专家以及模型并行化导致的内部 all-reduce 通信会带来 all-to-all 通信成本。在结合这三种方法时，如何平衡 FLOPs、通信成本和每个核心的内存变得非常复杂。

该研究结合数据、模型与专家并行化，设计了两个大型 Switch Transformer 模型，分别具备3950 亿参数和1.6 万亿参数，并研究了这些模型在上游预训练语言模型和下游微调任务中的性能。参数量、FLOPs 和不同模型的超参数参见下表 10：
 

你可以使用这个分类器对文本进行分类，该分类器将返回“pos”或“neg”输出。

这些来自textblob的简单代码提供了非常强大和有用的情感分析和分类。

pyLDAvis

另一个使用NLP的工具是pyLDAvis[10]。它是一个交互式主题模型可视化工具的库。例如，当我使用LDA(潜Dirichlet分布)执行主题模型时，我通常会看到单元格中的主题输出，这可能很难阅读。然而当它出现在一个很好的视觉总结中时，它会更有益，也更容易消化，就像pyLDAvis一样。

以下是你可以使用pyLDAvis访问的一些功能：

• 显示了前30个最突出的术语
• 有一个交互式调整器，允许你滑动相关性度量
• 显示x轴上的PC1和y轴上的PC2的热门主题
• 显示与大小对应的主题

总的来说，这是一种让人印象深刻的主题可视化方式，这是其他任何库都无法做到的。

如何安装：
 

们需分开每个单词，以便对其进行分析。

在某些情况下需要分隔单词。然后它们可以被标记、计数，机器学习算法的新指标可以使用这些输入来创建预测。利用nltk的另一个有用的特性是文本可以用于情感分析。情感分析在很多企业中都很重要，尤其是那些有客户评论的企业。现在我们讨论情感分析，让我们看看另一个有助于快速情感分析的库。

TextBlob

TextBlob[8]与nltk有很多相同的优点，但是它的情感分析功能非常出色。除了分析之外，它还具有利用朴素贝叶斯和决策树支持分类的功能。

以下是你可以使用TextBlob访问的一些功能：

• 标记化
• 词性标注
• 分类
• 拼写更正
• 情感分析

（编辑：济宁站长网）

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