tweet-topic-21-multi

适用于英文多标签话题分类的推文模型

多标签分类推文 Huggingface tweet-topic-21-multi 开源项目模型 Github 语言模型社交关注

tweet-topic-21-multi模型基于TimeLMs语言模型开发，通过对2018年1月至2021年12月间发布的超过1.24亿条推文进行训练，实现了多标签话题分类功能。模型采用11,267条推文进行微调，涵盖艺术文化、商业、科技、体育等多种话题，适用于需要高精度英文文本多标签分类的任务。

quote-model-BERTm-v1 - BERT多语言模型在引用识别任务上的高性能微调应用

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

quote-model-BERTm-v1是一个基于BERT多语言模型微调的引用识别工具。该模型在评估集上表现优异，准确率达93.14%，F1分数为0.8676。通过Adam优化器和线性学习率调度器，经过3轮训练而成。这一模型专门用于多语言环境下的高精度引用识别，可广泛应用于需要处理多语种文本引用的场景。

awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具

GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理

该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。

flan-t5-xxl - 多语言自然语言处理的先进模型

FLAN-T5GithubHuggingface多语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理语言生成

FLAN-T5 XXL是一款经过大规模指令微调的多语言语言模型。该模型在超过1000个涵盖多种语言的任务上进行了训练，在少样本和零样本学习方面表现卓越。在多项基准测试中，FLAN-T5 XXL展现了领先性能，例如在五样本MMLU测试中达到75.2%的准确率。这个模型可应用于翻译、问答和推理等多种自然语言处理任务，为研究人员提供了探索语言模型能力和局限性的有力工具。

ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制

AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目

ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。

HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架

GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型

HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库，为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块，支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具，可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。

roberta-base-go_emotions - RoBERTa模型实现28种情感多标签分类

GithubHuggingfaceRoBERTago_emotions数据集text-classification多标签分类开源项目情感分析模型

该模型基于roberta-base，利用go_emotions数据集训练而成，可对文本进行28种情感的多标签分类。模型在测试集上实现0.474的准确率和0.450的F1分数。为提升性能，还提供ONNX版本。研究者可通过Hugging Face Transformers框架便捷应用此模型。值得注意的是，某些情感标签如'gratitude'表现优异，F1值超过0.9，而'relief'等标签表现欠佳，可能与训练数据分布不均有关。通过优化每个标签的阈值，模型的整体F1分数可提升至0.541，显示出进一步改进的潜力。

paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 - 跨语言句子向量化模型支持聚类和语义检索

GithubHuggingfacesentence-transformers多语言模型开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义搜索

paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2是一个基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型，支持50多种语言。它将句子和段落映射为768维向量，适用于聚类和语义搜索。模型易于使用，通过pip安装即可快速集成。在Sentence Embeddings Benchmark上表现出色，采用XLMRobertaModel和平均池化层结构，可有效处理不同长度的文本输入。

ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案

AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习

ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能，支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型，并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境，为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。

ChatGLM-Finetuning - ChatGLM系列模型的多方法微调工具

ChatGLMGithub大语言模型开源项目微调深度学习自然语言处理

ChatGLM-Finetuning为ChatGLM系列模型提供多种微调方法,包括Freeze、Lora、P-Tuning和全量参数训练。该项目支持信息抽取、文本生成和分类等任务,可进行单卡或多卡训练。通过DeepSpeed等优化技术,实现高效大模型微调,并有效缓解灾难性遗忘问题。项目支持最新的ChatGLM3模型,并提供详细的使用说明。

Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型

GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程

Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。

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