bge-base-en

英语文本嵌入模型在多任务基准测试中展现优异性能

模型排序任务聚类任务分类任务 Github MTEB 检索任务 Huggingface 开源项目

bge-base-en是一个英语文本嵌入模型，在MTEB多任务评估基准中表现优异。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中均取得良好结果，尤其在问答和语义相似度任务上表现突出。作为一个多功能的文本表示工具，bge-base-en可应用于多种自然语言处理场景。

Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型，支持商用

Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型

Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，该模型在1.2万亿tokens上训练，拥有70亿参数，并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试（C-Eval和MMLU）中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取，适合开发者和研究人员使用。

t5-v1_1-large - 自然语言处理的统一文本到文本框架

C4GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理转移学习

T5 Version 1.1在自然语言处理中提供了一种统一的文本到文本转换框架，融入了多项技术改进，如GEGLU激活函数和特定的模型架构，适用于多种NLP任务的微调。尽管仅在C4数据集上进行了预训练，但在下游任务中表现出色，适合数据丰富的任务之后微调，为现有NLP任务提供了有效支持。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务

BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类

该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务，详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务，涵盖中文和英语的自然语言处理。此外，项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。

bert-as-language-model - 将BERT用作双向语言模型的开源实现

BERTGithub双向上下文句子困惑度开源项目概率计算语言模型

该项目展示了BERT模型作为双向语言模型的实现方法。通过计算句子概率和困惑度，可评估文本质量。项目提供Web演示供用户体验。该实现充分利用BERT的上下文理解能力，提高了句中各词概率预测的准确性，从而在语言建模任务中实现更佳效果。

Luotuo-Text-Embedding - 基于OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型

BERTGithubLuotuo EmbeddingOpenAI开源项目文本嵌入骆驼

Luotuo-Text-Embedding是一个从OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型。它基于BERT和GLM架构，将文本转化为1536维向量。该模型在文本可视化、相关性测试、模糊搜索和聚类等场景中表现优异。项目提供详细教程和可视化工具。

multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型，支持语义搜索

GithubHuggingfacemulti-qa-MiniLM-L6-dot-v1句子嵌入句子相似度开源项目模型自监督对比学习语义搜索

multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型，将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对，可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码，从而计算点积相似度分数，实现相关性排序。除了基础功能外，该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理，能有效提升语义搜索效率，适用于不超过512词片的文本。

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码

GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理

LLM2Vec项目通过简单的三步法，将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调，这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。

LongBench - 双语长文本理解多任务评估

GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解

LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文，包含六大类共21种任务，适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本，并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时，LongBench-E测试集通过统一采样，分析模型在不同输入长度的性能表现。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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