rugpt3large_based_on_gpt2

俄语Transformer模型SberDevices团队的训练与评估

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SberDevices团队开发的俄语Transformer模型，基于PyTorch进行训练，使用80B个标记在1024序列长度下进行3轮训练，接着进行2048长度的微调。整个过程耗时14天，最终在测试集上的困惑度为13.6，为俄语处理提供了新的可能性。

rugpt3small_based_on_gpt2 - 俄语预训练语言模型基于GPT-2架构

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rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构，该模型在80B个token上训练约3轮，序列长度为1024，并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周，使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础，其详细设计和评估已在相关论文中记录。

ruRoberta-large - 面向俄语的大规模预训练语言模型具备强大Transformer架构

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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。

ruBert-base - 专为俄语遮蔽填充任务优化的Transformer预训练语言模型

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ruBert-base是一个专为俄语遮蔽填充任务优化的预训练语言模型。该模型基于Transformer架构，由SberDevices团队开发，采用BPE分词器，词典大小12万token，模型参数量1.78亿。模型使用30GB训练数据，是俄语自然语言处理领域的重要研究成果。ruBert-base遵循Apache-2.0许可证，为俄语NLP应用提供了强大的基础支持。

sbert_large_nlu_ru - 俄语句子嵌入专用的大型BERT模型

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sbert_large_nlu_ru是SberDevices团队开发的俄语句子嵌入模型。这个基于BERT的大型模型可通过HuggingFace库直接调用，支持平均池化以提升嵌入质量。项目提供了Python示例代码，方便用户快速实现句子嵌入计算。该模型为俄语自然语言处理任务提供了高质量的句子表示，是处理俄语文本的有力工具。

sbert_large_mt_nlu_ru - 大规模多任务俄语句子嵌入模型

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这是一个基于BERT架构的大规模多任务模型，用于生成俄语句子嵌入。模型采用平均池化策略处理token embeddings，已完成Russian SuperGLUE基准测试验证。通过HuggingFace模型库可实现多句俄语文本的嵌入计算。该模型由SberDevices团队开发，致力于提升俄语自然语言处理能力。

rubert-base-cased - 俄语优化BERT模型简介

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rubert-base-cased是一个针对俄语优化的BERT模型，基于俄语维基百科和新闻数据训练而成。模型采用12层结构，768个隐藏单元，12个注意力头，总计180M参数。它以多语言BERT-base模型为基础，使用俄语子词词汇表进行微调。最新版本支持掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务，为俄语自然语言处理提供了有力支持。

ruRoPEBert-e5-base-2k - 俄语句子编码模型支持长上下文和高效注意力机制

CulturaXGithubHuggingfaceTransformersruRoPEBert俄语句向量模型开源项目模型

ruRoPEBert是Tochka AI团队基于RoPEBert架构开发的俄语句子编码模型。该模型在CulturaX数据集上训练，支持2048个token的上下文，并可扩展。模型集成高效注意力机制和平均池化层，易于使用。在encodechka基准测试中，ruRoPEBert的S+W评分领先其他模型。此外，它还支持分类任务，并可通过RoPE缩放扩展上下文窗口。

rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比

GPT Role-play RealmGithubRuTurboAlpacaRussianSuperGLUESaigarulm开源项目

此项目展示了俄语语言模型的实现与比较，涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集，以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外，还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果，包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。

whisper-large-v3-ru-podlodka - 基于Whisper Large V3的俄语优化语音识别模型

GithubHuggingfaceWhisper Large V3俄语开源项目模型神经网络语音数据集语音识别

该模型是基于Whisper Large V3架构，专为俄语语音识别优化。在Podlodka.io数据集上，含标点和大写的字错误率(WER)为20.91%，不含标点的WER为10.987%。在Russian Librispeech数据集上，不含标点的WER达到9.795%。模型经过taiga_speech_v2、podlodka_speech和rulibrispeech等多个俄语数据集训练，适用于各种俄语语音识别场景。

llama-3-8b-gpt-4o-ru1.0-gguf - 俄罗斯语言优化GPT模型，性能接近GPT-4并超越GPT-3.5-turbo

GPT-4oGithubHuggingfaceLlama-3Russian多语言能力开源项目模型模型评估

模型在俄语数据集上表现优异，通过GPT-4o进行多语言能力训练提升了数据质量。在MT-Bench测试中，经过1个epoch的训练后，该模型在俄语评估中超越了GPT-3.5-turbo，接近Suzume。用户可通过llama.cpp或gptchain框架在本地使用该模型。

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