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Cadet-Tiny

边缘设备上高效运行的小型对话模型

Cadet-Tiny是一款小型对话模型,基于SODA数据集训练。它专为边缘计算设备优化,仅需2GB RAM即可运行,适用于诸如Raspberry Pi等资源受限的场景。该模型源自t5-small预训练模型,体积仅为Cosmo-3B模型的2%。通过Google Colab教程,开发者可以探索如何利用此模型进行对话生成,适合应用于对话系统和自动回复场景。

tiny-random-whisper - 轻量级随机耳语模型为语音识别提供高效解决方案
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型知识产权软件协议
tiny-random-whisper是一个轻量级随机耳语模型,用于语音识别。该项目采用随机化技术,在保持小型模型体积的同时实现良好的识别性能。适用于资源受限设备和快速部署场景,为开发者提供灵活的语音识别工具。
mobilebert-uncased-squad-v2 - MobileBERT轻量级问答模型在SQuAD v2上的应用
GithubHuggingfaceMobileBERTSQuAD开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统
MobileBERT是一个在SQuAD v2数据集上微调的轻量级问答模型。模型体积仅95M,却在SQuAD v2评测中取得了75.2的EM和78.8的F1分数。通过Hugging Face框架可轻松部署,特别适合移动设备和边缘计算等需要高效问答功能的场景。
deberta-v3-small - 微软开发的高效轻量级预训练语言模型 实现出色NLP性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微调模型注意力机制自然语言处理预训练语言模型
DeBERTa-v3-small是微软开发的轻量级预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型仅有44M参数,在SQuAD 2.0和MNLI等NLU任务上表现优异,接近或超越部分更大模型。DeBERTa-v3-small为追求效率与性能兼顾的NLP应用提供了新选择。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
Telechat - 开源多语言对话模型,支持长文生成和高效部署
GithubTeleChat中文数据集大语言模型开源模型开源项目模型评测
TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。
TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama
GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理
TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目,重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程,包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器,在40GB A100 GPU上训练3小时/轮,共9小时。虽处于概念验证阶段,存在长文本截断等限制,但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具,适用于文本生成等自然语言处理任务研究。
BERT-Tiny_L-2_H-128_A-2 - Google开发的压缩版BERT模型 2层128隐藏单元2注意力头
BERTGithubGoogleHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理
BERT-Tiny_L-2_H-128_A-2是Google研发的轻量级BERT模型。该模型采用2层结构、128个隐藏单元和2个注意力头,大幅降低了计算资源需求。它在保持BERT核心功能的同时,适用于资源受限环境,为快速部署和实时处理提供了高效解决方案。这一压缩版BERT模型在自然语言处理任务中平衡了性能和资源消耗。
SmolLM-135M - 小型高效语言模型的新标杆,性能出色,尺寸便携
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
SmolLM-135M是SmolLM系列中的小型语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练。该模型仅有135M参数,但在常识推理和世界知识等基准测试中表现优异。SmolLM-135M提供全精度、半精度和量化版本,可灵活部署于各种硬件环境。作为高效小型语言模型的代表,SmolLM-135M在保持小巧体积的同时,展现出强大的文本生成能力。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-GPTQ - TinyLlama 1.1B Chat GPTQ模型的多样化量化参数选择及使用指南
GPTQGithubHuggingfaceTinyLlamaZhang Peiyuan开源项目模型模型推理量化
项目提供多种GPTQ模型参数,支持不同推理需求,参数包括位深、组大小与激活顺序,以适应多种硬件需求。由TheBloke进行模型量化,支持GPTQ客户端兼容性,校准数据集确保量化精度,如wikitext。提供灵活的分支信息,便于集成至文本生成工具或Python应用中。
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