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longformer-large-4096

专为长序列处理设计的transformer模型

Longformer-large-4096是一种为长序列处理设计的transformer模型。该模型通过改进的注意力机制,克服了传统transformer处理长文本的限制。它可处理长达4096个token的输入,适用于文档摘要和问答系统等长文本理解任务。Longformer-large-4096能高效捕捉长距离依赖关系,为自然语言处理提供了新的解决方案。

roberta-large - 大型英语预训练模型,适合多种任务优化
GithubHuggingfaceRoBERTaTransformer模型开源项目模型语言模型遮蔽语言建模预训练模型
RoBERTa是一个自监督学习的变压器模型,通过掩码语言建模(MLM)目标优化英语语言的表示。主要用于细调下游任务,如序列和标记分类以及问答。此模型预训练于包括BookCorpus和Wikipedia在内的五个大型语料库,使用BPE分词法和动态掩码训练,实现双向句子表示,并在GLUE测试中表现优异,适合在PyTorch和TensorFlow中应用。
Qwen2.5-14B - 基于transformer架构的多语言预训练模型 具备超长文本理解能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本理解
Qwen2.5-14B是一个基于transformer架构的预训练语言模型,具备147亿参数规模。该模型在编程、数学等专业领域表现突出,支持中英法德等29种语言处理,并可处理超长文本内容。模型整合了多项技术优化,在结构化数据理解和指令执行方面表现优异,可作为各类下游AI任务的基础模型使用。
all-roberta-large-v1 - 基于RoBERTa的大规模句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度
all-roberta-large-v1是一个基于RoBERTa架构的sentence-transformers模型,可将文本映射到1024维向量空间。该模型在超10亿句对数据集上进行微调,能有效捕捉语义信息,适用于聚类、语义搜索等任务。模型可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库便捷使用,为自然语言处理提供高质量的句子表示。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模
GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型
StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型,通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得,总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术,支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率,展现出良好的语言理解能力。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
internlm2-1_8b - 18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入
GithubHuggingfaceInternLM大语言模型开源模型开源项目性能评测模型超长上下文
InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型,包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入,在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用,并提供免费商业授权申请渠道。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
segformer-b2-finetuned-ade-512-512 - SegFormer模型实现高效语义分割的新方法
GithubHugging FaceHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目模型视觉
SegFormer模型在ADE20K数据集上微调,支持512x512分辨率图像的语义分割,由层次Transformer编码器和轻量级MLP解码头构成,适用于ADE20K和Cityscapes等基准。模型先在ImageNet-1k上预训练,再在下游任务上微调,适合多种分割任务。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发,支持多种数据集的下载和预处理,能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异,并支持分布式训练和预训练模型下载。
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