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opus-mt-en-hi

开源英语-印地语Transformer机器翻译模型

opus-mt-en-hi是OPUS项目开发的英语到印地语机器翻译模型,基于Transformer架构。模型在Tatoeba测试集上获得16.1 BLEU分数和0.447 chrF分数。它采用SentencePiece进行预处理,适用于多种翻译任务。作为开源资源,该模型为自然语言处理研究和应用开发提供了有价值的工具。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现,提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型,支持对ROCStories Cloze任务进行微调,效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
Open Interpreter - 大型语言模型助力计算机代码执行和任务完成
AI工具LLMOpen Interpreter代码执行任务完成计算机使用
Open Interpreter 是一个创新开源项目,使大型语言模型(LLM)能在本地计算机上执行代码,完成多样化任务。该项目通过自然语言交互,为计算机使用开创新方式,利用AI辅助复杂操作。在GitHub上,Open Interpreter已获得超过49,000星标,彰显其在开发者社区的欢迎度。目前,项目正开发桌面应用程序,并开放早期访问,以拓展功能性和实用性。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点,支持多种开源句子转换模型,包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南,方便用户在多种环境下运行服务器,实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试,体验开源文本向量生成的便捷性。
srt-gpt-translator - 利用OpenAI API实现多语言字幕的高效翻译
GithubOpenAI APIPython 3srt-GPT-translator双语字幕开源项目翻译工具
srt-gpt-translator工具利用OpenAI API (gpt-3.5-turbo) 将SRT文件翻译成多种语言,支持双语字幕输出。通过分段翻译保持上下文流畅,并引入检测机制确保格式一致性。适用于Python 3环境下的用户,提供详细配置选项、进度显示和节省API使用的测试功能。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型
01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目
Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练,Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二,仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构,通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
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