在NGC上玩转飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP！信息抽取、文本分类、文档智能、语义检索、智能问答等产业方
飞桨自然语言处理模型库 paddlenlp，聚合众多百度自然语言处理领域自研 sota 算法以及社区开源模型，并凭借飞桨核心框架底层能力，不断开源适合产业界应用的模型、场景、预测加速与部署能力，得到学术界与产业界的广泛关注。今年，paddlenlp 带来重大升级，覆盖信息抽取、文本分类、情感分析、语义检索、智能问答等自然语言处理领域核心任务。欢迎广大开发者使用 nvidia 与飞桨联合深度适配的 ngc 飞桨容器，在 nvidia gpu 上进行体验！
paddlenlp 开源首个面向通用信息抽取的产业级技术方案 uie，零样本、小样本效果领先
通用信息抽取技术 uie（universal information extraction）大一统诸多任务，在实体、关系、事件和情感等 4 个信息抽取任务、13 个数据集的全监督、低资源和少样本设置下，取得了 sota 性能，这项成果发表在 acl 2022。paddlenlp 结合文心大模型中的知识增强 nlp 大模型 ernie 3.0，发挥了 uie 在中文任务上的强大潜力，开源了首个面向通用信息抽取的产业级技术方案 uie，其多任务统一建模特性大幅降低了模型开发成本和部署的机器成本，基于 prompt 的零样本抽取和少样本迁移能力更是惊艳！
通过调用 paddlenlp.taskflow api 即可实现零样本（zero-shot）抽取多种类型的信息，以实体抽取为例：
from pprint import pprintfrom paddlenlp import taskflowschema = ['时间', '选手', '赛事名称'] # define the schema for entity extractionie = taskflow('information_extraction', schema=schema)pprint(ie(2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌！)) # better print results using pprint>>> [{'时间': [{'end': 6, 'probability': 0.9857378532924486, 'start': 0, 'text': '2月8日上午'}], '赛事名称': [{'end': 23,'probability': 0.8503089953268272,'start': 6,'text': '北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛'}], '选手': [{'end': 31,'probability': 0.8981548639781138,'start': 28,'text': '谷爱凌'}]}]
对于复杂目标，可以标注少量数据（few-shot）进行模型训练，以进一步提升效果。paddlenlp 打通了从数据标注-训练-部署全流程，方便大家进行定制化训练。以金融领域事件抽取任务为例，仅仅标注 5 条样本，f1 值就提升了 25 个点！
表 1：uie 在信息抽取数据集上零样本和小样本效果（f1-score）
github 地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp/tree/develop/model_zoo/uie 开源文心 ernie-layout，文档智能不再难
（1）文心 ernie-layout 多语言版跨模态布局增强文档预训练大模型
文心 ernie-layout 依托文心 ernie，基于布局知识增强技术，融合文本、图像、布局等信息进行联合建模，能够对多模态文档（如文档图片、pdf 文件、扫描件等）进行深度理解与分析，刷新了五类 11 项文档智能任务效果，为各类上层应用提供 sota 模型底座。
图 1：百度文档智能技术指标
（2）docprompt 开放文档抽取问答模型（基于 ernie-layout）
docprompt 以 ernie-layout 为底座，可精准理解图文信息，推理学习附加知识，准确捕捉图片、pdf 等多模态文档中的每个细节。通过 paddlenlp taskflow，仅用三行 python 代码即可快速体验 docprompt 功能。
docprompt 零样本效果非常强悍！能够推理学习空间位置语义，准确捕捉跨模态文档信息，轻松应对各类复杂文档：
图 2：docprompt 可支持空间位置语义理解
图 3：docprompt 支持多维度无框线表格问答
图 4：支持 10+ 语种的多语言提问
github 地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp/tree/develop/model_zoo/ernie-layout paddlenlp 发布 nlp 流水线系统 pipelines，
10 分钟搭建检索、问答等复杂系统
pipelines 将各个 nlp 复杂系统的通用模块抽象封装为标准组件，支持开发者通过配置文件对标准组件进行组合，仅需几分钟即可定制化构建智能系统，让解决 nlp 任务像搭积木一样便捷、灵活、高效。同时，pipelines 中预置了前沿的预训练模型和算法，在研发效率、模型效果和性能方面提供多重保障。
pipelines 中集成 paddlenlp 中丰富的预训练模型和领先技术。例如针对检索、问答等任务，pipelines 预置了领先的召回模型和排序模型，其依托国际领先的端到端问答技术 rocketqa 和首个人工标注的百万级问答数据集 dureader。
图 5：rocketqa 问答技术领先
为了进一步降低开发门槛，提供最优效果，paddlenlp pipelines 针对高频场景内置了产业级端到端系统。目前已开源语义检索、mrc（阅读理解）问答、faq 问答、跨模态文档问答等多个应用。以检索系统为例，pipelines 内置的语义检索系统包括文档解析（支持 pdf、word、图片等解析）、海量文档建库、模型组网训练、服务化部署、前端 demo 界面（便于效果分析）等全流程功能。
图 6：检索系统流水线示意图
图 7：检索系统前端 demo
github 地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp/tree/develop/pipelines 发布多场景文本分类方案，新增数据增强策略，可信增强技术
文本分类任务是 nlp 领域最常见、最基础的任务之一，顾名思义，就是对给定的一个句子或一段文本进行分类。paddlenlp 基于多分类、多标签、层次分类等高频分类场景，提供了预训练模型微调、提示学习、语义索引三种端到端全流程分类方案。
图 8：模型精度-时延图
以上方案均离不开预训练模型，在预训练模型选择上，ernie 系列模型在精度和性能上的综合表现已全面领先于 uer/roberta、huawei/tinybert、hfl/rbt、roberta-wwm-ext-large 等中文模型。paddlenlp 开源了如下多种尺寸的 ernie 系列预训练模型，满足多样化的精度、性能需求：
ernie 1.0-large-zh-cw（24l1024h）
ernie 3.0-xbase-zh（20l1024h）
ernie 2.0-base-zh (12l768h)
ernie 3.0-base (12l768h)
ernie 3.0-medium (6l768h)
ernie 3.0-mini (6l384h)
ernie 3.0-micro (4l384h)
ernie 3.0-nano (4l312h)
… …
除中文模型外，paddlenlp 也提供 ernie 2.0 英文版、以及基于 96 种语言（涵盖法语、日语、韩语、德语、西班牙语等几乎所有常见语言）预训练的多语言模型 ernie-m，满足不同语言的文本分类任务需求。
此外，paddlenlp 文本分类方案依托 trustai 可信增强能力和数据增强 api 开源了模型分析模块，针对标注数据质量不高、训练数据覆盖不足、样本数量少等文本分类常见数据痛点，提供稀疏数据筛选、脏数据清洗、数据增强三种数据优化策略，解决训练数据缺陷问题，用低成本方式获得大幅度的效果提升。例如，使用 trustai 进行脏数据清洗后，文本分类精度有明显提升。
图 9：trustai 脏数据清洗策略效果展示
新增 autoprompt 自动化提示功能，轻松上手 prompt learning，解决小样本难题
通过配置自动化运行的提示学习框架 autoprompt，开发者可以以最低学习成本上手提示学习。autoprompt 借鉴了 openprompt 对 template、verbalizer 等概念的抽象和设计，并在此基础上扩展了更多特性，包括更灵活的提示设计，更便捷的算法切换，通过配置即可运行选择最优模型。
图 10：autoprompt 整体流程方案
autoprompt 使用文档：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp/blob/develop/docs/advanced_guide/prompt.md 以上是 paddlenlp 近期新发功能介绍，欢迎前往官方地址了解更多详情。喜欢的小伙伴欢迎star支持哦~您的支持是我们不断进取的最大动力！也欢迎加入 paddlenlp 官方交流群，探讨前沿技术与产业实践经验。
paddlenlp 地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp
ngc 飞桨容器介绍
如果您希望体验 paddlenlp 的新特性，欢迎使用 ngc 飞桨容器。nvidia 与百度飞桨联合开发了 ngc 飞桨容器，将最新版本的飞桨与最新的 nvidia 的软件栈（如 cuda）进行了无缝的集成与性能优化，最大程度的释放飞桨框架在 nvidia 最新硬件上的计算能力。这样，用户不仅可以快速开启 ai 应用，专注于创新和应用本身，还能够在 ai 训练和推理任务上获得飞桨+nvidia 带来的飞速体验。
最佳的开发环境搭建工具 - 容器技术。
容器其实是一个开箱即用的服务器。极大降低了深度学习开发环境的搭建难度。例如你的开发环境中包含其他依赖进程（redis，mysql，ngnix，selenium-hub等等），或者你需要进行跨操作系统级别的迁移。
容器镜像方便了开发者的版本化管理
容器镜像是一种易于复现的开发环境载体
容器技术支持多容器同时运行
最好的 paddlepaddle 容器
ngc 飞桨容器针对 nvidia gpu 加速进行了优化，并包含一组经过验证的库，可启用和优化 nvidia gpu 性能。此容器还可能包含对 paddlepaddle 源代码的修改，以最大限度地提高性能和兼容性。此容器还包含用于加速 etl（dali, rapids）、训练（cudnn, nccl）和推理（tensorrt）工作负载的软件。
paddlepaddle 容器具有以下优点：
适配最新版本的 nvidia 软件栈（例如最新版本 cuda），更多功能，更高性能。
更新的 ubuntu 操作系统，更好的软件兼容性
按月更新
满足 nvidia ngc 开发及验证规范，质量管理
通过飞桨官网快速获取
环境准备
使用 ngc 飞桨容器需要主机系统（linux）安装以下内容：
docker 引擎
nvidia gpu 驱动程序
nvidia 容器工具包
有关支持的版本，请参阅 nvidia 框架容器支持矩阵和 nvidia 容器工具包文档。
不需要其他安装、编译或依赖管理。无需安装 nvidia cuda toolkit。
ngc 飞桨容器正式安装：
要运行容器，请按照 nvidia containers for deep learning frameworks user’s guide 中 running a container 一章中的说明发出适当的命令，并指定注册表、存储库和标签。有关使用 ngc 的更多信息，请参阅 ngc 容器用户指南。如果您有 docker 19.03 或更高版本，启动容器的典型命令是：
*详细安装介绍 《ngc 飞桨容器安装指南》
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/install_ngc_paddlepaddle_ch.html *详细产品介绍视频
【飞桨开发者说｜ngc 飞桨容器全新上线 nvidia 产品专家全面解读】
https://www.bilibili.com/video/bv16b4y1v7ue?share_source=copy_web&vd_source=266ac44430b3656de0c2f4e58b4daf82
飞桨与 nvidia ngc 合作介绍
nvidia 非常重视中国市场，特别关注中国的生态伙伴，而当前飞桨拥有超过 470 万的开发者。在过去五年里我们紧密合作，深度融合，做了大量适配工作，如下图所示。
今年，我们将飞桨列为 nvidia 全球前三的深度学习框架合作伙伴。我们在中国已经设立了专门的工程团队支持，赋能飞桨生态。
为了让更多的开发者能用上基于 nvidia 最新的高性能硬件和软件栈。当前，我们正在进行全新一代 nvidia gpu h100 的适配工作，以及提高飞桨对 cuda operation api 的使用率，让飞桨的开发者拥有优秀的用户体验及极致性能。
以上的各种适配，仅仅是让飞桨的开发者拥有高性能的推理训练成为可能。但是，这些离行业开发者还很远，门槛还很高，难度还很大。
为此，我们将刚刚这些集成和优化工作，整合到三大产品线中。其中 ngc 飞桨容器最为闪亮。
nvidia ngc container – 最佳的飞桨开发环境，集成最新的 nvidia 工具包（例如 cuda）
点击查看往期精彩内容
六：在 ngc 上玩转图像分割！neurips 顶会模型、智能标注 10 倍速神器、人像分割 sota 方案、3d 医疗影像分割利器应有尽有！
五：在 nvidia ngc 上搞定模型自动压缩，yolov7 部署加速比 5.90，bert 部署加速比 6.22
四：在 nvidia ngc 上体验轻量级图像识别系统
三：在 nvidia ngc 上体验一键 pdf 转 word
二：paddledetection 发新，欢迎在 nvidia ngc 飞桨容器中体验最新特性！
一：nvidia deep learning examples飞桨resnet50模型上线训练速度超pytorch resnet50
原文标题：在ngc上玩转飞桨自然语言处理模型库paddlenlp！信息抽取、文本分类、文档智能、语义检索、智能问答等产业方案应有尽有！
文章出处：【微信公众号：nvidia英伟达企业解决方案】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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paddlenlp 开源首个面向通用信息抽取的产业级技术方案 uie，零样本、小样本效果领先
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通过调用 paddlenlp.taskflow api 即可实现零样本（zero-shot）抽取多种类型的信息，以实体抽取为例：
from pprint import pprintfrom paddlenlp import taskflowschema = ['时间', '选手', '赛事名称'] # define the schema for entity extractionie = taskflow('information_extraction', schema=schema)pprint(ie(2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌！)) # better print results using pprint>>> [{'时间': [{'end': 6, 'probability': 0.9857378532924486, 'start': 0, 'text': '2月8日上午'}], '赛事名称': [{'end': 23,'probability': 0.8503089953268272,'start': 6,'text': '北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛'}], '选手': [{'end': 31,'probability': 0.8981548639781138,'start': 28,'text': '谷爱凌'}]}]
对于复杂目标，可以标注少量数据（few-shot）进行模型训练，以进一步提升效果。paddlenlp 打通了从数据标注-训练-部署全流程，方便大家进行定制化训练。以金融领域事件抽取任务为例，仅仅标注 5 条样本，f1 值就提升了 25 个点！
表 1：uie 在信息抽取数据集上零样本和小样本效果（f1-score）
github 地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp/tree/develop/model_zoo/uie 开源文心 ernie-layout，文档智能不再难
（1）文心 ernie-layout 多语言版跨模态布局增强文档预训练大模型
文心 ernie-layout 依托文心 ernie，基于布局知识增强技术，融合文本、图像、布局等信息进行联合建模，能够对多模态文档（如文档图片、pdf 文件、扫描件等）进行深度理解与分析，刷新了五类 11 项文档智能任务效果，为各类上层应用提供 sota 模型底座。
图 1：百度文档智能技术指标
（2）docprompt 开放文档抽取问答模型（基于 ernie-layout）
docprompt 以 ernie-layout 为底座，可精准理解图文信息，推理学习附加知识，准确捕捉图片、pdf 等多模态文档中的每个细节。通过 paddlenlp taskflow，仅用三行 python 代码即可快速体验 docprompt 功能。
docprompt 零样本效果非常强悍！能够推理学习空间位置语义，准确捕捉跨模态文档信息，轻松应对各类复杂文档：
图 2：docprompt 可支持空间位置语义理解
图 3：docprompt 支持多维度无框线表格问答
图 4：支持 10+ 语种的多语言提问
github 地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp/tree/develop/model_zoo/ernie-layout paddlenlp 发布 nlp 流水线系统 pipelines，
10 分钟搭建检索、问答等复杂系统
pipelines 将各个 nlp 复杂系统的通用模块抽象封装为标准组件，支持开发者通过配置文件对标准组件进行组合，仅需几分钟即可定制化构建智能系统，让解决 nlp 任务像搭积木一样便捷、灵活、高效。同时，pipelines 中预置了前沿的预训练模型和算法，在研发效率、模型效果和性能方面提供多重保障。
pipelines 中集成 paddlenlp 中丰富的预训练模型和领先技术。例如针对检索、问答等任务，pipelines 预置了领先的召回模型和排序模型，其依托国际领先的端到端问答技术 rocketqa 和首个人工标注的百万级问答数据集 dureader。
图 5：rocketqa 问答技术领先
为了进一步降低开发门槛，提供最优效果，paddlenlp pipelines 针对高频场景内置了产业级端到端系统。目前已开源语义检索、mrc（阅读理解）问答、faq 问答、跨模态文档问答等多个应用。以检索系统为例，pipelines 内置的语义检索系统包括文档解析（支持 pdf、word、图片等解析）、海量文档建库、模型组网训练、服务化部署、前端 demo 界面（便于效果分析）等全流程功能。
图 6：检索系统流水线示意图
图 7：检索系统前端 demo
github 地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp/tree/develop/pipelines 发布多场景文本分类方案，新增数据增强策略，可信增强技术
文本分类任务是 nlp 领域最常见、最基础的任务之一，顾名思义，就是对给定的一个句子或一段文本进行分类。paddlenlp 基于多分类、多标签、层次分类等高频分类场景，提供了预训练模型微调、提示学习、语义索引三种端到端全流程分类方案。
图 8：模型精度-时延图
以上方案均离不开预训练模型，在预训练模型选择上，ernie 系列模型在精度和性能上的综合表现已全面领先于 uer/roberta、huawei/tinybert、hfl/rbt、roberta-wwm-ext-large 等中文模型。paddlenlp 开源了如下多种尺寸的 ernie 系列预训练模型，满足多样化的精度、性能需求：
ernie 1.0-large-zh-cw（24l1024h）
ernie 3.0-xbase-zh（20l1024h）
ernie 2.0-base-zh (12l768h)
ernie 3.0-base (12l768h)
ernie 3.0-medium (6l768h)
ernie 3.0-mini (6l384h)
ernie 3.0-micro (4l384h)
ernie 3.0-nano (4l312h)
… …
除中文模型外，paddlenlp 也提供 ernie 2.0 英文版、以及基于 96 种语言（涵盖法语、日语、韩语、德语、西班牙语等几乎所有常见语言）预训练的多语言模型 ernie-m，满足不同语言的文本分类任务需求。
此外，paddlenlp 文本分类方案依托 trustai 可信增强能力和数据增强 api 开源了模型分析模块，针对标注数据质量不高、训练数据覆盖不足、样本数量少等文本分类常见数据痛点，提供稀疏数据筛选、脏数据清洗、数据增强三种数据优化策略，解决训练数据缺陷问题，用低成本方式获得大幅度的效果提升。例如，使用 trustai 进行脏数据清洗后，文本分类精度有明显提升。
图 9：trustai 脏数据清洗策略效果展示
新增 autoprompt 自动化提示功能，轻松上手 prompt learning，解决小样本难题
通过配置自动化运行的提示学习框架 autoprompt，开发者可以以最低学习成本上手提示学习。autoprompt 借鉴了 openprompt 对 template、verbalizer 等概念的抽象和设计，并在此基础上扩展了更多特性，包括更灵活的提示设计，更便捷的算法切换，通过配置即可运行选择最优模型。
图 10：autoprompt 整体流程方案
autoprompt 使用文档：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp/blob/develop/docs/advanced_guide/prompt.md 以上是 paddlenlp 近期新发功能介绍，欢迎前往官方地址了解更多详情。喜欢的小伙伴欢迎star支持哦~您的支持是我们不断进取的最大动力！也欢迎加入 paddlenlp 官方交流群，探讨前沿技术与产业实践经验。
paddlenlp 地址：
https://github.com/paddlepaddle/paddlenlp
ngc 飞桨容器介绍
如果您希望体验 paddlenlp 的新特性，欢迎使用 ngc 飞桨容器。nvidia 与百度飞桨联合开发了 ngc 飞桨容器，将最新版本的飞桨与最新的 nvidia 的软件栈（如 cuda）进行了无缝的集成与性能优化，最大程度的释放飞桨框架在 nvidia 最新硬件上的计算能力。这样，用户不仅可以快速开启 ai 应用，专注于创新和应用本身，还能够在 ai 训练和推理任务上获得飞桨+nvidia 带来的飞速体验。
最佳的开发环境搭建工具 - 容器技术。
容器其实是一个开箱即用的服务器。极大降低了深度学习开发环境的搭建难度。例如你的开发环境中包含其他依赖进程（redis，mysql，ngnix，selenium-hub等等），或者你需要进行跨操作系统级别的迁移。
容器镜像方便了开发者的版本化管理
容器镜像是一种易于复现的开发环境载体
容器技术支持多容器同时运行
最好的 paddlepaddle 容器
ngc 飞桨容器针对 nvidia gpu 加速进行了优化，并包含一组经过验证的库，可启用和优化 nvidia gpu 性能。此容器还可能包含对 paddlepaddle 源代码的修改，以最大限度地提高性能和兼容性。此容器还包含用于加速 etl（dali, rapids）、训练（cudnn, nccl）和推理（tensorrt）工作负载的软件。
paddlepaddle 容器具有以下优点：
适配最新版本的 nvidia 软件栈（例如最新版本 cuda），更多功能，更高性能。
更新的 ubuntu 操作系统，更好的软件兼容性
按月更新
满足 nvidia ngc 开发及验证规范，质量管理
通过飞桨官网快速获取
环境准备
使用 ngc 飞桨容器需要主机系统（linux）安装以下内容：
docker 引擎
nvidia gpu 驱动程序
nvidia 容器工具包
有关支持的版本，请参阅 nvidia 框架容器支持矩阵和 nvidia 容器工具包文档。
不需要其他安装、编译或依赖管理。无需安装 nvidia cuda toolkit。
ngc 飞桨容器正式安装：
要运行容器，请按照 nvidia containers for deep learning frameworks user’s guide 中 running a container 一章中的说明发出适当的命令，并指定注册表、存储库和标签。有关使用 ngc 的更多信息，请参阅 ngc 容器用户指南。如果您有 docker 19.03 或更高版本，启动容器的典型命令是：
*详细安装介绍 《ngc 飞桨容器安装指南》
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/install_ngc_paddlepaddle_ch.html *详细产品介绍视频
【飞桨开发者说｜ngc 飞桨容器全新上线 nvidia 产品专家全面解读】
https://www.bilibili.com/video/bv16b4y1v7ue?share_source=copy_web&vd_source=266ac44430b3656de0c2f4e58b4daf82
飞桨与 nvidia ngc 合作介绍
nvidia 非常重视中国市场，特别关注中国的生态伙伴，而当前飞桨拥有超过 470 万的开发者。在过去五年里我们紧密合作，深度融合，做了大量适配工作，如下图所示。
今年，我们将飞桨列为 nvidia 全球前三的深度学习框架合作伙伴。我们在中国已经设立了专门的工程团队支持，赋能飞桨生态。
为了让更多的开发者能用上基于 nvidia 最新的高性能硬件和软件栈。当前，我们正在进行全新一代 nvidia gpu h100 的适配工作，以及提高飞桨对 cuda operation api 的使用率，让飞桨的开发者拥有优秀的用户体验及极致性能。
以上的各种适配，仅仅是让飞桨的开发者拥有高性能的推理训练成为可能。但是，这些离行业开发者还很远，门槛还很高，难度还很大。
为此，我们将刚刚这些集成和优化工作，整合到三大产品线中。其中 ngc 飞桨容器最为闪亮。
nvidia ngc container – 最佳的飞桨开发环境，集成最新的 nvidia 工具包（例如 cuda）
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六：在 ngc 上玩转图像分割！neurips 顶会模型、智能标注 10 倍速神器、人像分割 sota 方案、3d 医疗影像分割利器应有尽有！
五：在 nvidia ngc 上搞定模型自动压缩，yolov7 部署加速比 5.90，bert 部署加速比 6.22
四：在 nvidia ngc 上体验轻量级图像识别系统
三：在 nvidia ngc 上体验一键 pdf 转 word
二：paddledetection 发新，欢迎在 nvidia ngc 飞桨容器中体验最新特性！
一：nvidia deep learning examples飞桨resnet50模型上线训练速度超pytorch resnet50
原文标题：在ngc上玩转飞桨自然语言处理模型库paddlenlp！信息抽取、文本分类、文档智能、语义检索、智能问答等产业方案应有尽有！
文章出处：【微信公众号：nvidia英伟达企业解决方案】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
瞬间变小，这款视频压缩神器了解一下
承载万千色彩，揭秘华为P20系列渐变色工艺之谜
英飞凌稳居分立功率半导体细分市场榜首
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在NGC上玩转飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP！信息抽取、文本分类、文档智能、语义检索、智能问答等产业方
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三星手机镜头的单价预计在2024年增长5%-10%
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在热计量技术中温度传感器有什么重要作用？
无人驾驶顶级明星公司的没落，是内斗？还是资本逼宫？
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用于柔性显示器触摸屏的防变色薄膜
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