ngram

N元语言模型实践：机器学习基础与自然语言处理入门

n-gram 语言模型机器学习自回归 tokenization Github 开源项目

ngram项目是一个构建N元语言模型的开源工具，通过实践演示机器学习和自然语言处理的基础概念。项目使用32,032个名字作为数据集，实现字符级语言模型，涵盖训练、评估、数据分割等核心环节。提供Python和C语言双版本实现，便于深入理解N元模型原理及性能比较。适合入门者学习自回归语言建模和机器学习基础知识。

Github

介绍相关项目

MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具

GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署

MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架，开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档，支持高效且便捷的本地化实现

gliner_medium-v2.1 - 多功能通用型命名实体识别模型GLiNER

GLiNERGithubHuggingface人工智能命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

GLiNER是一种基于双向Transformer编码器的命名实体识别模型，可识别任意类型的实体。该模型为资源受限场景提供了实用的替代方案，克服了传统NER模型仅限预定义实体的局限性，同时避免了大型语言模型的高成本问题。GLiNER支持多语言，提供不同规模的版本，安装使用简便。在NER基准测试中表现优异，适用于多种应用场景。

ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型

FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理

这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本，便于进一步开发和优化。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合

GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型

此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。

litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库

AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练

LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

gemma.cpp - 轻量级C++推理引擎实现Google Gemma模型

C++Gemma模型Githubgemma.cpp开源项目推理引擎机器学习

gemma.cpp是一个轻量级C++推理引擎,为Google Gemma基础模型提供2B和7B版本的简洁实现。项目专注于简单直接而非通用性,适合实验和研究用途。它易于嵌入其他项目并支持修改,利用Google Highway库实现可移植SIMD优化,为大语言模型研究提供灵活平台。

zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架

Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练

zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架，支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型，支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型，适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。

gemma-1.1-7b-it - Google发布的高性能7B参数语言模型

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目模型模型评估训练数据

Gemma-1.1-7b-it作为Google最新发布的7B参数语言模型,通过强化学习和人类反馈方法训练,在模型质量、代码生成、事实准确性及多轮对话等方面都实现了显著提升。该模型能够支持问答、摘要和推理等多项任务,同时具备轻量化特点,可在普通笔记本电脑等设备上运行

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