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life2vec

生命事件序列模型预测人类生活轨迹

life2vec项目开发了基于Transformer的模型,利用生命事件序列预测人类生活。该模型能从个人生活事件中学习,预测死亡率、移民倾向和性格特征。这项研究将自然语言处理技术应用于社会科学,为理解人类行为模式和社会动态提供新视角。研究成果发表于Nature Computational Science期刊。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
The GPT Who Lived - 体验Hugging Face社区的机器学习创新
AI工具Hugging FaceSpaces人工智能模型托管社区互动
The GPT Who Lived是Hugging Face Space上的一个项目,展示了AI社区成员开发的机器学习应用,特别是在自然语言处理和GPT模型方面。该平台促进了创新和知识交流,展示了最新的AI技术成果。它为AI爱好者和专业开发者提供了一个发现和体验先进机器学习应用的空间,包括文本生成、问答系统和语言翻译等功能。通过这个项目,用户可以深入了解和实践当前最前沿的AI技术。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse - 基于LLaMA的无监督语言模型嵌入技术
GithubHuggingfaceMTEB信息检索句子相似度开源项目文本分类文本嵌入模型
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse 是一种基于LLaMA模型的无监督语言模型嵌入技术。该项目通过剪枝和对比学习等方法优化模型,在文本分类、信息检索、聚类等多种NLP任务中表现优异。项目进行了广泛的评估,为自然语言处理领域提供了一种高效的文本表示学习方法。
text2vec-large-chinese - 中文大规模句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMacBERTtext2vectransformers句子相似度开源项目模型特征提取
基于text2vec衍生的中文模型,采用LERT替代MacBERT,提高句子相似性和特征提取效率。支持onnxruntime,发布于2024年6月25日。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_70b_final_data_20241026 - 揭示新型Transformer模型的实际应用与研究进展
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响评估
该文档介绍了新型Transformers模型的功能、应用领域与局限性,包含使用指南、训练数据概述、程序步骤、评估方法及其环境影响评估,为读者提供全面的信息参考。
subnet9_track2_3 - Transformers模型卡片 AI模型信息概览
GithubHugging FaceHuggingfaceTransformers开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
Transformers模型卡片是一种标准化文档,汇总了AI模型的关键信息。它涵盖了模型的基本属性、应用场景、潜在风险、训练过程和评估结果等方面。通过提供模型架构、数据来源和环境影响等详细信息,模型卡片增强了AI系统的透明度和可解释性,有助于用户更好地理解和应用这些模型。
infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型
GithubInfini-Transformer位置编码开源项目注意力机制自然语言处理长序列处理
Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型,专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术,能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务,并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。
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