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roberta-base-finetuned-autext23

RoBERTa模型微调版本实现高精度文本分类

roberta-base-finetuned-autext23是基于FacebookAI/roberta-base模型微调的文本分类模型。在评估集上,该模型达到了0.8974的准确率和0.8965的F1分数。模型采用Adam优化器,使用线性学习率调度器,经过5轮训练,批次大小为16。虽然性能优异,但模型的具体应用场景和数据集信息仍需补充。此模型适合需要高精度文本分类的任务,但使用时应注意其潜在限制。

LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
textaugment - 短文本分类的全球增强方法
GithubPython库TextAugment增强开源项目文本分类自然语言处理
TextAugment是一个Python 3库,旨在提升自然语言处理应用中的文本处理能力。借助于NLTK、Gensim和TextBlob等工具,TextAugment能生成合成数据,从而提升模型性能。这个库支持多种增强方法,如Word2vec、WordNet和RTT,并可轻松集成到PyTorch、TensorFlow和Scikit-learn等机器学习框架中。无论是词义替换还是混合增强方法,TextAugment都能为短文本分类任务提供有效的解决方案。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化
本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型(LLM)进行微调,包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接,提供全面的学习资料。此外,项目还包含各类实用工具和技术说明,帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
SkyText-Chinese-GPT3 - 中文GPT-3预训练模型多功能应用
GithubNLP技术SkyText中文GPT3奇点智源开源项目预训练大模型
SkyText项目推出的中文GPT-3预训练模型,具备聊天、问答、中英互译等多种功能,支持内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱等多种应用。模型经过30多道数据清洗流程,采用创新的中文编码方式,以确保高质量的语料和模型效果。该项目提供了13亿参数和2.6亿参数两种版本,用户可选择不同参数规模的模型进行体验。
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
delft - 基于Keras和TensorFlow的深度学习文本处理框架
DeLFTGithubKerasTensorFlow开源项目文本处理深度学习
DeLFT是一个Keras和TensorFlow框架,专为序列标注(如命名实体识别、信息提取)和文本分类(如评论分类)优化。它重新实现了许多前沿深度学习模型,支持处理富文本格式和多种现代NLP架构,旨在提供高效、可靠且可集成的生产级应用。该框架包括各种分类器和评估标准,并支持多GPU训练和推理。
autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型,通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预,支持对象检测和实例分割任务
AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目
Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型,通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预,支持对象检测和实例分割任务,并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行,通过插件接口连接基础和目标模型插件,减少依赖和许可证冲突,确保高效便捷的模型训练与部署。
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