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挪威自然语言处理的突破性进展

挪威国家图书馆主导开发的NoTraM项目为挪威语和北欧语言构建了基于transformer的先进语言模型。项目发布了规模可媲美英语数据集的挪威语语料库,涵盖报纸、书籍和政府文件等多种来源。此外,项目提供预训练模型、微调模型和语料库处理工具,为挪威语自然语言处理研究奠定了坚实基础。

nb-wav2vec2-300m-nynorsk - 挪威语新挪威语Wav2Vec2语音识别模型
GithubHuggingfaceNbAiLab/NPSCWav2Vec2开源项目挪威语模型自动语音识别语言模型
nb-wav2vec2-300m-nynorsk是一个针对挪威语新挪威语的Wav2Vec2语音识别模型。该模型基于VoxRex特征提取器,使用NbAiLab/NPSC数据集进行微调,在NPSC测试集上达到了0.1222的词错误率(WER)和0.0419的字符错误率(CER)。作为Robust Speech Event项目的成果之一,模型及其训练代码已开源,为挪威自然语言处理社区提供了进一步改进自动语音识别技术的基础。
nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2 - 基于Wav2Vec 2.0的挪威书面语语音识别模型
ApacheGithubHuggingface开源协议开源软件开源项目模型知识产权软件许可
nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2是一个专门针对挪威语(书面语)的语音识别模型。它基于Wav2Vec 2.0架构,经过10亿参数的训练,为挪威语语音识别任务提供了高效准确的开源解决方案。这个开源模型适用于语音转文本、语音助手等应用场景。
TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型
GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库
TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型,使用线性注意力机制,优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库,包含1.4万亿个词元,支持中文、英语和多语言基准测试,在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本,开放给学术研究,商用需申请许可。
nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API,支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强,支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练,旨在提高预训练效率。
opus-mt-no-de - 挪威语至德语双向机器翻译模型 实现29.6 BLEU评分
GithubHuggingfaceTatoeba-Challengetransformer-align开源项目德语挪威语机器翻译模型
opus-mt-no-de是一个开源的挪威语-德语神经机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,支持从挪威语的两种书面变体(Nynorsk和Bokmål)到德语的转换。模型使用SentencePiece进行文本预处理,在Tatoeba评测集上取得29.6 BLEU分数。项目开源于2020年6月,提供完整的模型文件及测试数据。
nb-whisper-small - 先进的挪威语自动语音识别开源项目
GithubHuggingfaceNB-Whisper开源项目挪威语模型模型训练自动语音识别语音识别
NB-Whisper Small是挪威国家图书馆开发的挪威语自动语音识别模型。基于OpenAI的Whisper架构,该模型使用66,000小时的语音数据训练,支持挪威语和英语的转录与翻译。通过Hugging Face Transformers库可轻松调用,提供高精度转录、时间戳和说话人分离等功能,适用于多种语音识别场景。
nb-bert-base-ner - 挪威语BERT命名实体识别模型 适用NorNE数据集
BERTGithubHuggingfaceNorNE命名实体识别开源项目挪威语模型自然语言处理
nb-bert-base-ner是一个基于BERT的挪威语命名实体识别模型,通过NorNE数据集微调而成。此模型能够识别挪威语文本中的人名、地名等命名实体。开发者可借助Hugging Face的transformers库轻松集成和使用,项目还提供了简洁的示例代码,便于快速实现挪威语命名实体识别功能。
vram-24 - 探索Transformer库在机器学习和NLP中的创新应用
AIGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习绘图
transformers库在机器学习和自然语言处理中的应用,凭借强大的算法和灵活的工具,增强数据分析及模型部署能力,提高AI开发效率,为研究和应用提供创新支持。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
nb-wav2vec2-1b-bokmaal - 基于XLS-R的挪威语Bokmål语音识别模型实现高精度转录
GithubHugging FaceHuggingfaceNPSCWav2Vec2开源项目挪威语模型语音识别
nb-wav2vec2-1b-bokmaal是一个基于XLS-R的挪威语Bokmål语音识别模型,在NPSC测试集上达到6.33%词错误率和2.48%字符错误率。该模型由NbAiLab团队使用挪威议会语音语料库(NPSC)训练,并开源了完整代码和参数配置,便于研究者复现和优化。模型在Hugging Face平台发布,支持挪威语自动语音识别任务。
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