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6. Implement LLMs Using Sklearn

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:

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Abstract

Dieses Kapitel befasst sich mit dem innovativen Toolkit Scikit-LLM, das die Leistungsfähigkeit fortgeschrittener Sprachmodelle wie ChatGPT mit der Vielseitigkeit von scikit-learn kombiniert. Es führt Funktionen wie Zero-Shot-Textklassifizierung, Multilabel Zero-Shot-Textklassifizierung, Textvektorisierung, Textübersetzung und Textzusammenfassung ein. Das Toolkit ermöglicht es Anwendern, anspruchsvolle Textanalyseaufgaben durchzuführen, ohne vorher gekennzeichnete Daten zu benötigen, was es zu einer wertvollen Ressource für Datenwissenschaftler und maschinelles Lernen macht. Das Kapitel hebt auch die Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit von Scikit-LLM hervor und zeigt sein Potenzial, die Textanalyse in verschiedenen Bereichen zu revolutionieren.

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Titel
Implement LLMs Using Sklearn
Verfasst von
Akshay Kulkarni
Adarsha Shivananda
Anoosh Kulkarni
Dilip Gudivada
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Apress
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9994-4_6
    Bildnachweise
    AvePoint Deutschland GmbH/© AvePoint Deutschland GmbH, NTT Data/© NTT Data, Wildix/© Wildix, arvato Systems GmbH/© arvato Systems GmbH, Ninox Software GmbH/© Ninox Software GmbH, Nagarro GmbH/© Nagarro GmbH, GWS mbH/© GWS mbH, CELONIS Labs GmbH, USU GmbH/© USU GmbH, G Data CyberDefense/© G Data CyberDefense, Vendosoft/© Vendosoft, Kumavision/© Kumavision, Noriis Network AG/© Noriis Network AG, WSW Software GmbH/© WSW Software GmbH, tts GmbH/© tts GmbH, Asseco Solutions AG/© Asseco Solutions AG, AFB Gemeinnützige GmbH/© AFB Gemeinnützige GmbH, Ferrari electronic AG/© Ferrari electronic AG