bonito

从无标注文本到定制化指令调优数据集的转换模型

Bonito 指令调整数据生成 Hugging Face 开源合成数据集 Github 开源项目

Bonito：一个开源模型，用于生成用于指令调优的训练数据集，将无标注文本转化为适应多种任务需求的数据集。基于Hugging Face的Transformers和VLLM库，Bonito支持数种任务类型，包括问题生成和自然语言推理，适合学术研究及技术开发使用。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理

OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。

sqlcoder-7b-2 - 开源自然语言到SQL转换模型

GithubHuggingfaceSQLCoder-7B-2开源项目数据库分析文本生成模型模型评估自然语言转SQL

SQLCoder-7B-2是一个开源的自然语言到SQL转换模型。该模型基于CodeLlama-7B微调,旨在帮助非技术用户理解SQL数据库数据。在SQLEval测试中表现优异,尤其擅长处理复杂连接查询。模型适用于具有只读权限的用户,项目提供了使用说明和评估数据。

fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目

GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习

fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明，支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧，如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。

1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率

AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。

LongForm - 反向指令法优化长文本生成模型

GithubLongForm开源项目指令调优自然语言处理语言模型长文本生成

LongForm项目开发了一种反向指令方法，利用多样化语料库创建指令数据集。该项目发布了LongForm-C数据集和多个预训练模型，在长文本生成任务中展现出优异性能。研究表明，LongForm模型不仅提升了自然语言生成能力，还在语言理解任务中取得了显著进展。尽管如此，该模型在结构化预测任务和幻觉问题方面仍存在一定局限性。项目采用MIT许可证，并严格遵守相关数据和模型的使用限制。

bert-base-uncased-sst2-unstructured80-int8-ov - BERT模型的非结构化剪枝与量化优化技术

BERTGLUE SST2GithubHuggingfaceOpenVINO开源项目模型蒸馏量化

该项目通过非结构化幅度剪枝、量化和蒸馏，在GLUE SST2数据集上优化了BERT模型。模型在Torch和OpenVINO IR模式下准确率达到0.9128，并在Transformer层中实现了80%的稀疏性。此项目适用于OpenVINO 2024.3.0及以上版本及Optimum Intel 1.19.0及更高版本，利用NNCF完成优化，同时提供详细的参数与训练步骤，以实现高效的文本分类。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

donut-base - Donut模型：革新文档理解的图像到文本AI技术

DonutGithubHuggingface图像到文本开源项目文档理解模型深度学习计算机视觉

Donut是一种创新的文档理解模型，无需OCR即可直接从图像生成文本。它结合了Swin Transformer视觉编码器和BART文本解码器，高效处理多种文档图像。这个预训练基础模型可针对文档分类、信息提取等任务进行微调，在文档智能处理领域应用广泛。作为开源项目，Donut为AI研究和开发提供了强大的文档处理工具。

kobert - 优化韩语自然语言处理的BERT预训练模型

AutoModelAutoTokenizerGithubHuggingfaceKoBERTtransformers开源项目模型韩语模型

KoBERT是一个针对韩语自然语言处理任务优化的BERT预训练模型。该项目基于SKTBrain的原始KoBERT进行改进，提供了简化的使用方法。开发者可通过transformers库的AutoModel和AutoTokenizer轻松加载模型和分词器。KoBERT为韩语文本处理提供了有力工具，可提升多种NLP任务的性能。该项目采用Apache-2.0许可证发布，专门支持韩语。

dino-vitb8 - 无需微调，实现高效图像分类的自监督视觉转换器

GithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练模型

Vision Transformer (ViT)模型通过DINO方法进行的自监督训练在ImageNet-1k数据集上预训练，注重提升图像特征提取，无需微调即可应用于图像分类，兼顾多种下游任务。可根据任务需求选择合适的微调版本。

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