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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。

LongRoPE - 扩展大语言模型上下文窗口至200万以上标记的方法
GithubLongRoPETransformer上下文窗口位置编码大语言模型开源项目
LongRoPE项目提出了一种将大语言模型(LLM)上下文窗口扩展至超过200万个标记的方法。通过利用位置嵌入中的非均匀性,项目实现了8倍的上下文窗口扩展,无需微调。采用逐步扩展策略从256k微调至2048k上下文,避免了对超长文本的直接微调。LongRoPE还调整了原始窗口长度内的嵌入,确保在各种任务中保持高效表现,适用于对话、问答、长文档摘要及少样本学习。
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现,提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型,支持对ROCStories Cloze任务进行微调,效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型
AI工具Zephyr 7B人工智能机器学习自然语言处理语言模型
Zephyr 7B是一款拥有70亿参数的大型语言模型,具备出色的自然语言理解和生成能力。该模型支持多语言翻译、文本摘要、情感分析和问答等功能,可应用于内容创作、客户服务和研究等领域。Zephyr 7B通过多样化的文本语料训练,能够处理复杂的语言任务,如智能对话系统、自动文章生成和跨语言信息检索等。这一技术进步为各行业带来新的可能性,助力企业提高效率和创新能力。
GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化
GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知
GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力,发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码,并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法,便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。
SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型,从数据采集到训练一步到位
GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练
该项目提供全面的构建语言模型指南,包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型(如BERT、GPT、Seq-2-Seq)的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本,通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型
GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库
TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型,使用线性注意力机制,优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库,包含1.4万亿个词元,支持中文、英语和多语言基准测试,在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本,开放给学术研究,商用需申请许可。
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