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Jamba-tiny-dev

轻量级机器学习模型助力Jamba架构开发调试

Jamba-tiny-dev作为一款小型机器学习模型,专注于Jamba架构的开发测试场景。模型仅包含319M参数并完成40B tokens训练,具备快速部署和可靠输出的特点,主要应用于单元测试等开发环境。需要注意的是,该模型并未经过充分训练,不适合用于生成高质量文本内容。

tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated - 经优化校准的微型T5模型适用于测试场景
GithubHuggingfaceT5模型开源项目机器学习校准模型模型测试自然语言处理
tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated是一个经过校准优化的微型T5模型,专为测试场景设计。该项目提供了一个精确可靠的小型语言模型,满足开发者在测试和实验中的需求。通过改进校准过程,该模型在保持轻量高效的同时提升了输出准确性,为自然语言处理任务的测试和评估提供了实用工具。
tinyllama-15M - 基于TinyStories数据集训练的15M参数轻量级语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2TinyStories人工智能开源项目模型模型训练深度学习
基于Llama 2架构开发的轻量级语言模型,具备15M参数规模,通过TinyStories数据集完成训练。模型源自karpathy的tinyllamas项目,并进行了格式转换。相关技术细节和使用方法可参考llama2.c项目文档,适合作为研究小型语言模型的参考实现。
tiny-random-BertModel - 轻量级随机初始化BERT模型
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
tiny-random-BertModel是一个轻量级BERT模型实现,采用随机初始化的小型架构。该模型适用于资源受限环境,保留BERT核心功能,可处理多种NLP任务。它提供快速部署和微调能力,为开发者提供灵活起点,便于根据特定需求优化和定制。
tiny-llama-fast-tokenizer - 测试用途的轻量级语言模型分词器
GithubHuggingface开源项目权重初始化模型模型测试模型评估测试目的随机权重
tiny-llama-fast-tokenizer是一个专为测试目的设计的轻量级语言模型分词器。该项目使用随机权重,主要用于快速验证分词过程。它不适用于实际生产环境,但对于开发者进行初步测试和评估非常有用。这个工具为开发者提供了一个简单的方式来验证和测试分词过程,特别适合在开发初期快速进行概念验证。
tiny-random-llava-1.5 - 基于LLaVA-1.5的轻量级多模态模型配置工具
GithubHuggingfaceLLaVATransformers开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉
tiny-random-llava-1.5是一个基于LLaVA-1.5架构的轻量级多模态模型配置工具。通过自定义配置参数,如减少隐藏层数量、缩小中间层大小和降低注意力头数,该工具显著缩减了模型规模。它支持快速原型开发和测试,并可将模型和处理器轻松推送至Hugging Face Hub。这个工具主要用于多模态AI应用的快速验证和实验,适合开发者进行初步测试和概念验证。
TinyLlama_v1.1 - 精简版Llama模型 专注多领域应用
GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型神经网络自然语言处理语言模型预训练
TinyLlama_v1.1是一个基于Llama 2架构的紧凑型语言模型,仅有1.1B参数。通过2万亿token的预训练,该项目开发了三个特定领域的变体:通用型、数学与代码增强型和中文优化型。这些模型旨在为计算资源受限的应用场景提供高效的语言处理解决方案。
bert-mini - 轻量级BERT模型为下游NLP任务提供高效解决方案
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型,由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一,它采用4层256隐藏单元的结构,旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计,为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案,适用于资源受限的场景。
tiny-random-paligemma - 精简PaLiGeMMA模型实现 用于机器学习快速开发与测试
GithubHub推送HuggingfacePaliGemmaTransformers库开源项目模型模型配置自然语言处理
这个项目提供了PaLiGeMMA模型的精简版实现,包括自定义配置、模型初始化和处理器设置。通过将模型架构参数优化至32维,项目适用于快速测试和开发。它整合了文本和视觉配置,采用AutoProcessor,并支持自定义聊天模板,为开发者提供了便捷的模型验证和实验环境。
tiny-random-llama - 小型LLM训练与优化开源框架
Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源许可开源项目模型版权软件协议
tiny-random-llama是一个开源的小型语言模型训练和优化框架。它简化了模型结构和训练流程,适用于资源受限环境和快速迭代场景。该项目为开发者提供了高效实验和部署小型LLM的工具,有助于推动AI研究和应用的发展。
tiny-mistral - 基于Mistral架构的随机初始化模型 专用于端到端测试
GithubHuggingfaceMistral开源项目模型模型架构深度学习神经网络随机初始化
tiny-mistral是一个基于Mistral架构的随机初始化模型,专为端到端测试设计。该项目提供了一个轻量级版本,使开发者能够在无需完整预训练模型的情况下进行快速验证和调试。这一工具简化了AI模型的开发和优化流程,为研究人员和工程师提供了便捷的测试环境。
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