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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。

OLMo-7B - 专注于语言模型科学的开放模型
GithubHuggingfaceOLMo开源项目模型模型性能训练数据集语言模型
OLMo系列模型由Allen Institute for AI开发,旨在推进语言模型科学。该系列模型使用Dolma数据集进行训练,提供诸如OLMo 7B等多种版本及详细的训练检查点和代码支持。这些模型可用于英文学术研究,并可在Hugging Face平台上获取。项目获得哈佛大学、Databricks、AMD等机构支持,并在MMLU测试中显示出明显的性能提升。
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 - 基于自监督对比学习的句子语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入句子相似度对比学习开源项目模型语义搜索
该模型用于提升语义搜索能力,将句子和段落映射至768维向量空间,达成高效信息检索。训练依托逾2.15亿问答对,覆盖丰富数据集与平台。模型应用CLS池化与点积相似度评估,适合处理有限文本语义匹配,同时支持sentence-transformers与HuggingFace Transformers两种使用方式,满足不同开发者需求。
mpt-1b-redpajama-200b - 适应性强的1.3B参数解码器模型
GithubHuggingfaceMPT-1b-RedPajama-200bRedPajama变压器开源项目模型模型架构训练数据
MPT-1b-RedPajama-200b是一个1.3B参数的解码器模型,由MosaicML在2023年4月使用RedPajama数据集训练。该模型采用改良的解码器架构,使用ALiBi和QK LayerNorm提升训练效率,不依赖位置嵌入。训练中使用了67% Common Crawl和15% C4数据,目标是复刻Llama系列的训练集。部署模型时需要启用信任远程代码,并支持优化的FlashAttention实现,助力自然语言处理研究的发展。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
DeepSeek-Coder-V2 - 开源代码语言模型
AI模型DeepSeek-Coder-V2GithubMoE模型代码智能开源模型开源项目
DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型,在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言,拥有128K的上下文长度,采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本,在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越,同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力,为代码智能领域带来重要进展。
SparK - 卷积神经网络的BERT风格自监督预训练新方法
BERT-style预训练CNNGithubICLR 2023SparK卷积神经网络开源项目
该项目实现了BERT风格的自监督预训练方法在卷积神经网络中的应用,能够对如ResNet等任意CNN进行预训练。项目代码简洁易读,只需最少的依赖项。在ImageNet数据集上表现优异,展示了小模型在预训练后能够超越大模型的能力,同时生成性自监督学习优于对比学习。
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。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践,重点关注最新的深度学习方法和常见场景,如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言,特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验,旨在简化开发过程,帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南,支持多轮对话与聊天模型
GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练
该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型(LLM),经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架,优化内存占用,并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容,能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重,方便用户下载和使用,提升了实用性与操作性。
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