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支持61种语言的多语言生成式预训练模型

mGPT多语言模型预训练自然语言处理深度学习Github开源项目

mGPT是一个基于GPT-3的多语言模型，覆盖25个语系的61种语言。该模型使用维基百科和C4语料库进行预训练，包含低资源语言。mGPT在语言建模、跨语言自然语言理解和世界知识探测等方面表现出色，上下文学习能力与同期模型相当。项目代码和模型以MIT许可证开源。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
CareGPT - 医疗人工智能开源模型
CareGPTGithub医疗LLM开源模型开源项目数据集部署
CareGPT是为医疗行业设计的开源大型语言模型，提供全面的医学数据整合、高效的模型部署和资源持续更新。此项目优化了模型与知识库的结合，全面支持LLaMA系列模型的训练，并构建了高效的问答系统，从而在医疗人工智能领域中取得显著成效。深入了解CareGPT，发掘更多医疗应用案例，并推进科技与医疗的深度结合。
chatgpt-universe - 了解OpenAI GPT和ChatGPT的资源和应用
APIChatGPTGPT-3.5 TurboGPT-4GithubOpenAI开源项目
此项目汇集了关于ChatGPT和GPT模型的多种资源，包括教程、实例、工具和社区讨论，帮助用户深入了解和应用这些AI技术。项目内容涵盖从GPT-3.5到GPT-4的信息、创意实验和使用案例，适合开发者、研究者及AI爱好者。
warc-gpt - 探索Web档案的开源AI工具，支持定制化语言模型交互
AIEmbeddingGithubOpenAIWARC-GPTWeb Archive开源项目
WARC-GPT是一个开源工具，通过AI技术增强Web档案的探索，基于WARC文件的检索增强生成管道，支持多种嵌入模型和高度定制化操作。用户可通过REST API和Web界面进行数据可视化和文本嵌入，适合研究人员和开发者进行Web档案分析。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上，通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果，有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型
GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理
该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现，提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化，支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明，并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens，在单张3090显卡上运行60多小时，成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
Top-GPTs - GPT Store中顶级的GPT模型集锦
GPTGPT modelsGithub多功能性应用程序开源项目演示
该项目列举了GPT Store中顶级的GPT模型，无需ChatGPT Plus订阅即可使用。这些模型涵盖了从编码解释、内容创作到市场营销等多种应用领域。项目还提供了可供添加身份验证、分析和收益化的链接，进一步增强了GPT的功能多样性。
localGPT - 本地化文档交互系统 保护隐私无忧
GithubLangChainLocalGPTRAG开源项目本地文档对话隐私保护
作为开源项目,LocalGPT实现了本地文档的安全交互。系统采用多种开源模型和嵌入技术,支持语言模型重复使用,具备聊天历史记录功能。LocalGPT通过LangChain工具在本地环境中解析文档、创建嵌入,并利用本地语言模型理解问题、生成答案。该项目适合对数据隐私有高要求的应用场景,可在多个平台上运行,支持多种文件格式。
GPT2-Chinese - GPT2-Chinese：支持多种中文Token化和大规模语料训练
BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型
GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码，支持BERT和BPE Tokenizer，能够生成诗词、新闻、小说等内容，适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现，支持最新的预训练模型，如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本，同时支持FP16和梯度累积。
optimized-gpt2-500m - GPT-2语言模型的优化版本 用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
optimized-gpt2-500m是一个经过优化的GPT-2语言模型,参数量为5亿。该模型在保持GPT-2语言理解和生成能力的同时,提高了推理速度和资源利用效率。它可用于文本生成、对话系统、问答等多种自然语言处理任务,为开发者和研究人员提供了一个高效的预训练语言模型选择。
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