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ruRoberta-large

面向俄语的大规模预训练语言模型 具备强大Transformer架构

ruRoberta-large是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型,采用Transformer架构。模型使用BBPE分词器,词典规模为50,257,参数量达3.55亿,在250GB数据集上训练。主要应用于掩码填充任务,为俄语自然语言处理提供基础支持。该模型是俄语预训练模型家族中的一员,旨在推进俄语NLP研究与应用。

xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english - XLM-RoBERTa基于命名实体识别模型支持百余种语言
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理迁移学习
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english是基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型,预训练涵盖百余种语言,并经英语CoNLL-2003数据集微调。适用于命名实体识别、词性标注等标记分类任务,具备出色的多语言处理能力。模型由Facebook AI团队开发,在Hugging Face平台开放使用。使用时需注意潜在偏见和局限性。
olm-roberta-base-dec-2022 - OLM项目的更新模型,增强了语言任务表现
BERTGithubHuggingfaceOLM RoBERTa开源项目数据集模型评估结果语言模型
OLM项目的OLM RoBERTa/BERT模型于2022年12月更新,提升了在标准基准测试中的表现。该模型利用清理后的Common Crawl和Wikipedia数据集进行训练,适用于掩码语言建模和序列分类等任务,并在GLUE任务中表现出色,提供了详细的使用示例。
stsb-roberta-base - RoBERTa基础句子转换模型用于语义分析和文本聚类
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
stsb-roberta-base是一个基于RoBERTa的句子转换模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型支持语义搜索和文本聚类等任务,使用方便,可快速生成句子嵌入。尽管在某些基准测试中表现不错,但官方已将其标记为过时模型,不建议在生产环境中使用。
albert-large-v2 - 高效低内存占用的英语语言预训练模型
ALBERTGithubHuggingface开源项目掩码语言建模模型自监督学习语言模型预训练模型
ALBERT预训练模型采用英语,具有层权重共享特性,减少内存占用同时提升效率。其自监督语言学习通过掩码语言建模和句子顺序预测实现,适合用于序列和标记分类等任务。第二版模型采用更多训练数据和优化,性能优于初版。模型包含24层、128维嵌入、1024隐藏层及16个注意力头,适合掩码语言建模或句子预测,并需通过微调匹配特定任务需求。
robbert-v2-dutch-ner - RobBERT:用于荷兰语自然语言处理的先进预训练模型
GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目模型自然语言处理荷兰语模型语言模型
RobBERT是一个基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型。作为目前较为先进的荷兰语BERT模型,它可以在特定数据集上进行微调,用于执行文本分类、回归或标记等任务。多位研究人员和从业者已成功将RobBERT应用于各种荷兰语自然语言处理任务,并取得了显著成果。该模型为荷兰语NLP研究和应用提供了有力支持。
natasha - 多功能俄语自然语言处理工具,支持词嵌入、句子分割、形态标注等
GithubNLPNatashaRussian language开源项目模型优化自然语言处理
Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具,包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行,使用Numpy进行推理,注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy,提供统一的API,用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
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。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省
DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目
LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配,减少了训练参数数量,实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好,同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型,并已集成到Hugging Face的PEFT库中,提供了便捷的适配解决方案。
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