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cocodr-large-msmarco

BERT-large基础的高性能密集检索模型

cocodr-large-msmarco是一个基于BERT-large架构的密集检索模型,参数量达3.35亿。该模型在BEIR语料库上预训练后,在MS MARCO数据集上微调,采用对比学习和分布鲁棒性学习技术解决零样本密集检索中的分布偏移问题。模型可通过Hugging Face transformers库轻松加载,为信息检索任务提供有力支持。

bert_uncased_L-12_H-512_A-8 - 小型BERT模型适用于有限计算资源的高效预训练
BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练
该项目介绍了24种面向资源受限环境的小型BERT模型,支持低计算资源研究。模型遵循BERT标准架构,并在知识蒸馏中表现优异,可通过官方GitHub和HuggingFace平台获取,助力资源有限下的研究创新。
beto - 西班牙语BERT模型:BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO,提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术,在多项西班牙语基准测试中表现优异,并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型,并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外,页面还包含示例代码和引用信息。
hubert-xlarge-ls960-ft - 采用大规模LibriSpeech数据集微调的HuBERT模型,展示前沿语音识别性能
GithubHubertHuggingface开源项目模型聚类自动语音识别自监督学习语音表示学习
HuBERT模型通过LibriSpeech数据集上的960小时微调,提供准确的自动语音识别功能。解决大声单元处理、无词汇表和声单元长度可变等挑战,并在多项基准测试中与wav2vec 2.0性能相当或更优。通过自监督学习和离线聚类,得益于1B参数模型,显著降低了错误率,成为语音识别的关键突破方法。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
stsb-roberta-large - RoBERTa大型模型用于评估句子语义相似度
Cross-EncoderGithubHuggingfaceSentenceTransformers开源项目文本对比模型自然语言处理语义相似度
stsb-roberta-large是一个基于SentenceTransformers框架的Cross-Encoder模型,专门用于评估句子对的语义相似度。该模型在STS基准数据集上训练,可为两个句子之间的语义相似性预测0到1之间的分数。它可以轻松集成到多种自然语言处理任务中,为文本相似度分析提供解决方案。
CoCa-pytorch - CoCa模型的PyTorch开源实现
CoCaGithubPytorch实现transformer架构图像文本模型对比学习开源项目
CoCa-pytorch项目提供了CoCa(Contrastive Captioners)模型的PyTorch实现。该项目将对比学习融入传统的编码器/解码器transformer,优化了图像到文本的转换。项目采用PaLM的transformer架构,包含单模态、多模态transformers和交叉注意力模块。这一实现为研究和开发图像-文本基础模型提供了有力工具。
gbert-large - 提升德语文本处理效能的高性能BERT模型
German BERTGithubHaystackHuggingfacedeepset开源项目性能模型语言模型
gbert-large为由原德语BERT与dbmdz BERT团队开发的德语BERT语言模型,在GermEval系列测试中展现优异性能,如GermEval18粗分类80.08分。探索其他模型如gbert-base与gelectra系列。
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型,支持语义搜索
GithubHuggingfacemulti-qa-MiniLM-L6-dot-v1句子嵌入句子相似度开源项目模型自监督对比学习语义搜索
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型,将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对,可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码,从而计算点积相似度分数,实现相关性排序。除了基础功能外,该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理,能有效提升语义搜索效率,适用于不超过512词片的文本。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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