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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。

Crossformer - 高效利用跨维度依赖的多变量时间序列预测模型
CrossformerGithubTransformer开源项目时间序列预测注意力机制深度学习
Crossformer是一种新型Transformer模型,针对多变量时间序列预测设计。该模型采用维度分段嵌入、两阶段注意力机制和层次编码器-解码器结构,有效捕捉时间和维度间的依赖关系。Crossformer在多个基准数据集上表现优异,为长序列预测和高维数据处理提供新思路。其开源实现便于研究人员和实践者探索应用。
LongWriter-llama3.1-8b-GGUF - 长上下文自然语言生成的突破与模型量化技术
GithubHuggingfaceLongWriter-llama3.1-8btransformers开源项目模型模型下载量化量化格式
LongWriter-llama3.1-8b-GGUF项目通过llama.cpp实现imatrix量化,为长上下文自然语言生成提供全面解决方案。支持英文和中文,涵盖多种量化类型,满足不同硬盘和速度需求。用户可根据VRAM和RAM选择合适的模型文件,获取最佳运行速度或质量。项目兼容多种硬件,包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS和Apple Metal,并提供I-quant与K-quant使用指南。文件可通过huggingface-cli下载,帮助用户提高自然语言处理效率。
Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型 支持131K token超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异,超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构,通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本,可通过vLLM部署。
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。
xlm-roberta-xl - 基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型,支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习,适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础,但不适合文本生成类任务。
LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用
GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型
LongLoRA项目开发了一种高效微调方法,处理大型长上下文语言模型,涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式,在基凊测试中验证了模型性能,技术可应用于多种NLP任务,助力复杂语言处理。实现显著性能优势,为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。
byt5-large - 字节级多语言自然语言处理模型
ByT5GithubHuggingface多语言支持字节级处理开源项目模型自然语言处理预训练模型
ByT5-large是一种创新的自然语言处理模型,直接处理原始UTF-8字节,无需分词器。这个Google开发的模型在mC4多语言数据集上预训练,适用于100多种语言。它采用标准Transformer架构,性能与基于token的模型相当,但在处理噪声文本、拼写和发音敏感任务方面表现更佳。ByT5-large简化了文本预处理流程,提高了模型的通用性和鲁棒性。
deberta-v2-xxlarge - 强大的自然语言处理模型,采用解耦注意力机制的BERT增强版
BERTDeBERTaGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v2-xxlarge是一个48层、1536隐藏层和15亿参数的高级语言模型。它通过解耦注意力和增强型掩码解码器优化了BERT和RoBERTa架构,使用160GB原始数据训练。该模型在SQuAD和GLUE等多个自然语言理解任务中表现优异,性能显著优于BERT和RoBERTa。DeBERTa-v2-xxlarge适用于复杂的自然语言处理任务,是研究和开发中的有力工具。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
xlnet-base-cased - 创新的广义排列语言建模与自回归预训练技术
GithubHuggingfaceTransformerXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLNet是一种创新的无监督语言表示学习方法,采用广义排列语言建模目标和Transformer-XL架构。这使得它在处理长上下文语言任务时表现卓越,并在多个下游任务中取得了领先成果。作为一个预训练模型,XLNet主要用于微调特定任务,尤其适合需要理解完整句子的应用场景,如序列分类、标记分类和问答系统等。
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