OpenNMT-py

开源的神经机器翻译与大型语言模型框架

OpenNMT-py Eole Neural Machine Translation PyTorch LLM支持 Github 开源项目

OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架，适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持，适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。

文档

awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源

BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目

该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。

allennlp - 基于PyTorch的Apache 2.0自然语言处理研究库

AI2 TangoAllenNLPGithubNLPOptunaPyTorch开源项目

AllenNLP是一个基于PyTorch的Apache 2.0自然语言处理研究库，专注于开发先进的深度学习模型。该项目已进入维护模式，并将在2022年12月16日前继续修复问题和响应用户提问。推荐的替代项目包括AI2 Tango、allennlp-light、flair和torchmetrics，以帮助用户更好地管理实验和使用预训练模型。

openai-translator - 多平台多功能翻译工具

API集成GithubOpenAI Translator多平台多语言支持开源项目翻译工具

OpenAI Translator不仅是一个浏览器扩展，它还是可在Windows、macOS及Linux上运行的桌面应用，支持翻译、文本润色和摘要工作。集成高效的文本处理技术，该工具支持55种语言互译，提供TTS和屏幕翻译服务，满足多样化的使用场景。

Megatron-LM - 优化GPU训练技术加速大规模Transformer模型

GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目

Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。

pegasus_paraphrase - PEGASUS基于文本改写和释义模型

GithubHuggingfacePEGASUS开源项目文本改写机器学习模型深度学习自然语言处理

pegasus_paraphrase是基于PEGASUS模型微调的文本改写工具，可生成多个保持原意的高质量释义版本。该模型支持自定义生成数量和beam搜索参数，满足不同场景需求。作为文本重写工具，pegasus_paraphrase适用于内容创作、学习辅助和自然语言处理研究等领域。它使用PyTorch框架实现，可通过简单的Python代码调用。这是一个开源项目，欢迎查看其License信息并参与贡献。

pythia-160m - EleutherAI开发的160M参数语言模型专为NLP研究设计

EleutherAIGithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Pythia-160M是一个160M参数的英语语言模型,由EleutherAI开发,主要用于自然语言处理研究。该模型在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于分析模型行为。虽然主要用于研究目的,但其性能可与同规模的商业模型相媲美。Pythia-160M采用Transformer架构,可通过Hugging Face Transformers库轻松加载使用,适合进一步微调,但不建议直接部署。

onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具

GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换

ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装，依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf，适用于Python 3.7及以上版本，提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。

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。

pythia-6.9b - 促进大规模语言模型可解释性研究的开源工具

GithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理

Pythia-6.9b是EleutherAI开发的开源大规模语言模型,旨在促进可解释性研究。该模型包含69亿参数,在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于研究人员探索模型训练过程。Pythia-6.9b采用Transformer架构,性能与同类模型相当,主要用于学术研究而非直接部署。模型可能存在偏见风险,研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用。Pythia-6.9b为语言模型研究提供了理想的实验平台。

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