简单样本，交给LabelFast

LabelFast是中文世界的NLP自动标注开源工具，旨在用LLM技术，快速识别并标注简单文本数据。

使用LabelFast，人类只需关注那些少量而关键的难样本，达到降本增效的效果。

其特点如下：

1. 开箱即用。无需微调和Prompt工程，提供 标注任务 + 样本，马上开始标注；

2. 诚实可信。在提供标注结果的同时，还提供Confidence信息，以表示模型对标注结果的信心程度，便于使用者确定何时信任模型结果；

3. 完全开源。LabelFast源于开源的模型和技术，因此也将回馈开源社区。

版本说明

v0.2（最新）

标注任务	支持模型
CLS	mt5、seq-gpt
NER	seq-gpt

1. 标注模型支持：mt5 - finetuned mT5模型、seq-gpt（新增） - seqgpt-560M模型;
2. 标注任务支持：CLS - 文本多分类，NER（新增） - 命名实体识别；
3. confidence estimation方法：使用First Token Prob方法。

v0.1

1. 标注模型支持finetuned mT5模型；
2. 标注任务支持文本多分类；
3. confidence estimation使用First Token Prob方法。

Demo地址

https://modelscope.cn/studios/duanyu/LabelFast/summary

受创空间计算资源限制，Demo只部署了mt5模型，仅支持CLS任务标注。

如何使用

环境依赖

• python >= 3.8
• 第三方库依赖

pip3 install modelscope transformers torch scikit-learn sentencepiece

示例

参照test.py

LabelFast的核心技术

1. Instruction-Tuning Language Model。以Flan-T5、SeqGPT为代表，基于预训练LLM，在庞大的instruction data（将NLP任务改写为prompt->output的格式）上进行Fine-Tuning，使得模型在NLP任务上具备较强的Zero-Shot Task Generalization能力，能够以Zero-Shot的形式执行众多NLP任务。这部分对应LabelFast中的标注模型。
2. Confidence Estimation。得到模型对于标注结果的置信度，目标是尽可能well-calibrated（高confidence -> 高Acc、低confidence -> 低Acc），得到confidence之后，可用于决定何时信任模型标注、何时采用人工标注。计算方法包括Prompting、Entropy、Token Prob等，方法的细节可参照refuel.ai的这篇博文。

联系作者

如果您对LabelFast有任何建议，欢迎添加作者微信进行交流~（VX：duanyu027，最好备注一声“LabelFast”）

如果这个项目对您有帮助，欢迎Buy Me a Coffee