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突破语言模型与分词器的兼容性限制

Zero-Shot Tokenizer Transfer语言模型分词器超网络模型迁移Github开源项目

ZeTT是一个创新的开源项目，旨在解决语言模型与分词器之间的兼容性问题。该项目通过零样本分词器迁移技术，使任何语言模型能够与任意分词器协同工作，几乎不需要额外训练。ZeTT提供多个预训练超网络，支持26种语言和代码处理。用户可以轻松将现有模型适配新的分词器，提升模型的通用性。此外，ZeTT还支持训练自定义超网络和迁移微调模型等高级功能，为自然语言处理研究提供新的可能性。

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介绍相关项目
Tokenizer - 跨平台BPE编码实现
C#GithubOpenAITokenizationTokenizerTypescript开源项目
该项目提供了TypeScript和C#版的字节对编码(BPE)tokenizer，主要用于OpenAI LLMs，并基于开源的Rust实现。适用于Node.js和.NET环境，在传递提示词给LLM前进行tokenization处理。建议C#用户从Microsoft.DeepDev.TokenizerLib迁移至性能更优的Microsoft.ML.Tokenizers。欢迎开发者贡献代码和意见。
EET - Transformer模型推理加速引擎
AI模型EETGithubTransformer开源项目性能优化推理
EET是一个专注于Transformer模型的PyTorch推理加速引擎。它支持百川、LLaMA等大规模语言模型,提供int8量化功能,可在单GPU上高效运行超大模型。EET通过CUDA内核优化和量化算法显著提升多模态及NLP任务的推理性能,为Transformers和Fairseq提供开箱即用的加速方案。使用EET只需几行代码即可实现模型的高效部署与推理。
wtpsplit - 多语言文本分割工具 支持85种语言的高效句子和段落分割
GithubSaT多语言开源项目文本分割深度学习自然语言处理
wtpsplit是一个开源的文本分割工具，实现了最新的SaT模型。它支持85种语言的句子和段落分割，具有高效、稳健的特点。该工具通过LoRA技术可适应特定领域和风格，提供多种模型大小以满足不同应用需求。wtpsplit在保持高性能的同时，还具有较低的计算成本，适用于从通用句子分割到特定领域文本处理的各种场景。
ZeroEval - 统一评估框架测试语言模型零样本推理
AI框架GithubZeroEval任务性能开源项目语言模型评估零样本学习
ZeroEval是一个评估语言模型零样本推理能力的统一框架。它通过控制提示、采样和输出解析等因素，在MMLU、GSM等任务上测试指令微调模型的性能。该框架要求模型以JSON格式输出推理过程和答案，并持续扩展评估任务范围。
tokenizers - 文本分词处理工具
GithubTokenizers多语言绑定开源项目性能文本处理调优
tokenizers是一个高效的分词工具，旨在提供快速且多功能的文本处理解决方案。它可以迅速训练新的词汇库并进行分词，使用Rust语言编写以确保高性能。其接口设计简洁易用，适用于研究与生产，全面支持各种文本预处理需求。
gte-base - 多语言句子嵌入模型优化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceSentence Transformers句子转换器开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度
gte-base是一个优化多语言句子相似度任务的句子转换器模型。在MTEB基准测试中,该模型在分类、检索、聚类和语义文本相似度等多个子任务上表现出色。支持多语言处理的特性使其适用于信息检索、问答系统和文本分析等多种自然语言处理应用场景。
T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3，进行零样本自然语言任务处理
GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据
T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化，性能超越GPT-3，且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调，能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景，包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估，保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大，但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。
jtokkit - 专为OpenAI模型设计的Java分词库，提供便捷的API，支持多种编码和解码算法
GithubJTokkitJavaOpenAItokenizer开源项目自然语言处理
JTokkit是一个专为OpenAI模型设计的Java分词库，提供便捷的API，支持多种编码和解码算法如r50k_base和cl100k_base。该库无依赖，兼容Java 8及以上版本，并具备高效性能。用户可以通过Maven或Gradle轻松安装，并支持自定义编码算法。使用JTokkit，开发者能够轻松进行自然语言处理任务中的文本分词和令牌计算。
gpt-tokenizer - 支持OpenAI模型的TypeScript文本编码器
GithubOpenAITypeScriptgpt-tokenizer开源项目编码器解码器
gpt-tokenizer现作为最完整的开源GPT编解码器，使用TypeScript编写，完全兼容现代JavaScript环境。支持所有OpenAI模型（如GPT-2、GPT-3、GPT-4等），特性包括异步流解码、防内存泄漏、高性能token限制检测以及生成器函数操作。此工具在无全局缓存的情况下，更加高效并且安全。
trankit - 轻量级的多语言自然语言处理Python工具包，支持多个语言的预训练模型
GithubNLP工具PythonTrankitTransformer多语言开源项目
Trankit是一个基于Transformer架构的轻量级Python工具包，支持多语言自然语言处理，包含针对56种语言的90个预训练流水线。它引入了自动模式，多语言输入可自动检测。Trankit在多个自然语言处理任务上表现优异，超过Stanza等主流工具包，并保持高效的内存使用和处理速度。用户无需编程经验即可通过简便的命令行界面使用，还可定制流水线。
相关项目
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