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rubert-base-cased-sentence

为俄语句子表示提供的先进自然语言处理模型

rubert-base-cased-sentence是一个为俄语开发的句子编码器。该模型基于RuBERT,经过SNLI俄语翻译数据集和XNLI开发集俄语部分的微调。它采用12层结构,768个隐藏单元,12个注意力头,总计180M参数。通过平均池化token嵌入生成句子表示,为俄语自然语言处理任务奠定了坚实基础。

speech-recognition-uk - 乌克兰语自动语音识别和语音合成
GithubUkrainian开源项目自动化语音转文本自然语言处理语音合成语音识别
本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet,同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区,共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
PhoBERT - 为越南语自然语言处理带来革新
GithubPhoBERTtransformers开源项目自然语言处理越南语预训练语言模型
PhoBERT是首个针对越南语的大规模预训练语言模型,基于RoBERTa架构开发。该模型在多项越南自然语言处理任务中展现出卓越性能,包括词性标注、依存句法分析、命名实体识别和自然语言推理。PhoBERT提供base和large两种版本,可通过transformers和fairseq库轻松集成使用,为越南语自然语言处理研究和应用开辟了新的可能。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
retvec - 多语言文本向量化的高效解决方案
GithubRETVecTensorFlow多语言对抗性弹性开源项目文本向量化
RETVec是一种创新的文本向量化工具,为高效处理多语言文本而开发。它具有内置的抗干扰能力,可应对各种字符级修改。该工具支持超过100种语言,无需额外的词汇表。RETVec作为一个轻量级组件,可无缝集成到TensorFlow模型中。它同时提供TensorFlow Lite和JavaScript版本,适用于移动设备和网页应用。RETVec在提升模型稳定性的同时,保证了计算效率,是文本处理任务的理想选择。
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1 - 高级文本生成模型,适用于多任务应用
CalmeRys-78B-OrpoGithubHuggingfaceOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型精度
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1是一款微调自MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b的模型,利用mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集,支持角色扮演、推理等多种文本生成场景,具备较高准确率和长文本连贯性。
bloom-1b7 - 开源多语言自然语言处理模型
BLOOMGithubHuggingface人工智能多语言大型语言模型开源开源项目模型
BLOOM-1B7是BigScience项目开发的开源多语言预训练语言模型,支持45种自然语言和12种编程语言。该模型采用改进的Transformer架构,包含17亿参数,在1.5TB多语言语料上训练而成。BLOOM-1B7可用于文本生成、信息提取、问答等多种自然语言处理任务,为研究人员和开发者提供了探索大型语言模型特性的平台。模型遵循RAIL许可证,限制了在高风险场景中的使用,旨在推动语言模型的公共研究。
bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入,用于自然语言处理
BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理
BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术,为275种语言提供训练好的子词嵌入,训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb,并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入,适用于多种语言处理任务,具有多种词汇表大小选择,以满足不同应用需求。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型,专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项,支持多个本地模型,并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外,项目提供了基于enwik8数据集的训练示例,为开发者提供了实用参考。
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