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IBM 推出了一个开源的 Python 库 Unitxt，用于为大型语言模型提供统一的文本数据处理管道。Unitxt 提供了一个模块化、灵活的框架，使研究人员能够轻松地组合和使用各种管道组件，如加载器、模板、格式和指标。Unitxt 的主要功能包括标准化、灵活性、协作和可扩展性。它已经成功地应用于 IBM 内部的大型语言模型评估和训练。通过强调灵活性、可重复性和协作，Unitxt 可以有助于推动大型语言模型的发展、评估和部署。
GitHub 地址：https://github.com/IBM/unitxt
它的主要功能和优势包括：
- 模块化和灵活性：Unitxt 将数据处理流程分解为可重用和组合的模块，如数据加载器、模板、格式和指标，以支持高度定制和共享数据处理流程。
- 标准化和可重用性：提供标准的任务接口和固定的输入 / 输出字段名称，以确保组件的可重用性，同时定义了数据集、模板和指标之间的松耦合，以实现最大程度的重用。
- 协作和可扩展性：提供了一个中心化的目录(Unitxt Catalog)，以存储和共享数据处理组件，鼓励协作和探索。目录包含了预定义的 100,000 多个可能的流程配置。
- 与现有代码的无缝集成：支持 Hugging Face 数据集和模型格式，能够与其他代码库很好地集成，例如 LM-eval-harness。
- 易用性：提供直观的用户界面，以帮助用户浏览和探索组件，同时提供了简单的 API 来加载和评估数据集。
- 支持大规模应用：已被 IBM 的多个团队用于各种 NLP 任务，包括分类、提取、摘要、生成、问答、代码等，同时目录包含超过 100,000 个可能的流程配置。
Unitxt 可以用于各种机器学习任务，包括：
- 文本分类
- 图像分类
- 音频分类
- 视频分类
- 自然语言处理
- 机器翻译
正文完
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