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xmtf

通过多任务微调提升跨语言泛化能力

XMTF项目探索了通过多语言多任务微调来增强模型的跨语言泛化能力。研究者基于BLOOM和mT5模型,使用xP3数据集进行微调,开发了BLOOMZ和mT0系列模型。这些模型在46种语言的13个任务上接受训练,展现出显著的跨语言和跨任务迁移学习能力。项目公开了完整的数据处理流程、模型训练方法和评估体系,为自然语言处理领域的跨语言研究提供了重要参考。

Dmeta-embedding-zh - 提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型
Dmeta-embeddingGithubHuggingface分类句子相似度开源项目模型特征提取重排序
此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型,适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估,并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法,如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等,确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理,适用于学术研究及商业应用中的多种场景。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异,提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集,包含详细的数据准备、训练和评估指南,为多模态AI研究和开发提供开源工具。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
maxtext - 高性能与可扩展的开源大模型解决方案,支持TPUs与GPUs
GPUGithubJaxLLMMaxTextTPU开源项目
MaxText是一个高性能、可扩展的开源大模型,采用纯Python和Jax编写,专为Google Cloud的TPUs和GPUs设计。支持训练和推理,能够从单个主机扩展到大型集群,且无需复杂优化。MaxText适用于研究和生产中的大型语言模型项目,支持Llama2、Mistral和Gemma模型,并提供详细的入门指南和性能测试结果。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
XPhoneBERT - 多语言音素表示模型助力TTS性能提升
GithubXPhoneBERT多语言模型开源项目语音合成音素表示预训练模型
XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型,专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构,该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示,将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现,同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言,并可通过transformers库便捷集成。
contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具,适用于零样本学习
BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目
提供先进的上下文字话题模型工具,支持BERT等预训练语言模型,适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型,能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型,CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类,并附有详细教程和文档,帮助用户快速上手,提升话题建模效果。
BMTools - 开源工具集成平台 赋能语言模型新能力
BMToolsGithub大语言模型工具学习开源项目插件开发
BMTools是一个开源项目,通过工具扩展语言模型能力,为社区提供工具构建和共享平台。该项目支持创建插件和使用ChatGPT插件,优化开源工具使用。BMTools提供单一和多工具接口,集成本地和在线工具,鼓励社区贡献。项目为研究人员提供工具学习和开发环境,推动语言模型与工具的融合研究。
COMET - 通过COMET模型提升翻译质量与错误检测
COMETDocCOMETGithubHugging Face HubMT评分XCOMET开源项目
了解COMET模型在提升翻译质量与错误检测方面的最新进展,包括XCOMET-XL和XXL等版本的应用。项目页面提供安装指南、主要优势和实际使用案例。
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