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simpletransformers

快速构建和优化Transformer模型的开源工具

simpletransformers是一个基于Hugging Face Transformers的开源工具,通过简化的API让用户能够用少量代码快速构建和优化Transformer模型。该库支持文本分类、命名实体识别、问答系统等多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了便捷的方式来应用这些强大的模型。simpletransformers具有直观的接口和丰富的功能,可用于各类自然语言处理场景,有效降低了使用Transformer模型的门槛。

SOFT - 无需softmax的线性复杂度Transformer模型
GithubTransformer图像分类开源项目目标检测线性复杂度自注意力机制
SOFT是一种新型Transformer模型,采用无需softmax的归一化自注意力机制,实现了线性复杂度和更强的泛化能力。该模型在图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中表现优异。项目提供多种规模的预训练模型,适用于不同应用场景。开源代码包含完整的训练和评估流程,并附有详细说明,便于研究人员进行深入研究和应用开发。
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。
Transformers-for-NLP-and-Computer-Vision-3rd-Edition - 深入探索Transformers在NLP和计算机视觉中的应用
GithubTransformers大型语言模型开源项目生成式AI自然语言处理计算机视觉
该书全面介绍Transformers在NLP和计算机视觉领域的应用,探讨大型语言模型架构、预训练和微调技术,以及Hugging Face、OpenAI和Google Vertex AI平台的使用。内容涵盖跨平台链式模型实现、视觉transformers处理,并探索CLIP、DALL-E 3和GPT-4V等前沿技术。此外还讨论模型解释性、tokenizer优化和LLM风险缓解等关键主题,为读者提供Transformers应用的实践指南。
a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南
GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构
本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习
本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型,提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例,包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新,提供实用的指导与教程。
simpleAI - 自托管的AI API替代方案,涵盖文本、聊天、编辑和嵌入功能
GithubPythonSimpleAIgRPC开源开源项目机器学习模型
SimpleAI项目提供自托管的AI API替代方案,可快速试验文本补全、聊天、编辑和嵌入等主要端点。支持多种响应模式,通过gRPC协议实现多语言的模型推理分离,降低对特定API提供商的依赖。项目包含多种示例和详细的安装使用指南,适合开发者构建、测试和优化自己的AI应用。
curated-transformers - 一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件
Curated TransformersGithubPyTorchspaCy集成transformer模型开源项目量化
Curated Transformers是一个为PyTorch设计的转换器库,提供最新的模型和可复用组件。支持最新的转换器模型,如Falcon、Llama和Dolly v2,具备类型注释和极少的依赖性,适合教育和生产环境。支持集成至spaCy 3.7,快速安装及支持高效的CUDA优化。
mint - 从零构建Transformer模型的详细教程和实现
BERTGithubHuggingFaceMinTPyTorchTransformer开源项目
该项目提供了一系列循序渐进的教程,指导从零开始构建常见的Transformer模型,如BERT、GPT、GPT2、BART和T5。教程不仅讲解基本架构的实现,还包括预训练和微调示例,并提供小型PyTorch库以便额外使用。项目依赖HuggingFace的tokenizers库进行子词标记,适用于不同规模数据集的训练需求,还涵盖了多工作节点的分布式训练示例,非常适合希望深入了解Transformer模型原理和应用的学习者。
trankit - 轻量级的多语言自然语言处理Python工具包,支持多个语言的预训练模型
GithubNLP工具PythonTrankitTransformer多语言开源项目
Trankit是一个基于Transformer架构的轻量级Python工具包,支持多语言自然语言处理,包含针对56种语言的90个预训练流水线。它引入了自动模式,多语言输入可自动检测。Trankit在多个自然语言处理任务上表现优异,超过Stanza等主流工具包,并保持高效的内存使用和处理速度。用户无需编程经验即可通过简便的命令行界面使用,还可定制流水线。
joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现,促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计,提供简明和清晰的代码库,帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计,便于修改组件及训练流程,保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译,包含详细的文档和教程,适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化,兼容最新的Python和PyTorch版本。
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