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rut5-base-absum

结合多任务训练的俄语文本抽象摘要模型

该模型基于cointegrated/rut5-base-multitask,为俄语文本的抽象摘要进行了优化,微调时使用了四个数据集。通过指定文本和参数,如词数、压缩率及最大长度,生成简明准确的摘要,适用于多种长度和复杂程度的文本。模型在提高摘要效率和内容相关性方面表现优异,特别适合需要简化信息的场合。

YTSummarizer - YouTube视频摘要与智能交互平台
AI工具AI摘要YouTube交互式聊天安全隐私视频总结
YTSummarizer是一款领先的YouTube Video Summarizer,能够快速生成视频摘要并支持AI驱动的内容交互。用户可根据需求选择不同长度的摘要,轻松获取关键信息。该工具注重数据安全,严格遵守GDPR等隐私法规,为用户提供可靠的使用环境。
Selective_Context - 高效压缩上下文技术实现大语言模型处理能力倍增
GithubLLMNLP任务Selective Context上下文压缩开源项目效率提升
Selective Context是一种创新上下文压缩技术,能使大语言模型处理内容量提升一倍。该技术利用基础语言模型计算词句自信息,评估信息量,实现长文档和长对话的高效处理。项目提供完整代码实现、数据集和多项实验评估,已获EMNLP 2023会议认可。此上下文压缩技术适用于需要处理大量文本数据的场景,如智能客服、文档分析等。用户可通过pip安装,便捷集成到现有大语言模型项目中,显著提升处理效率。
mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型
GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成
项目是一种与transformers库兼容的语言模型,整合了config.json和tokenizer,以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本,以及causal_conv_1d和mamba-ssm,以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调,使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现,从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境,通过优化策略实现高效文本生成。
EasyContext - 优化语言模型上下文长度至百万级的开源项目
EasyContextGithub开源项目注意力机制训练技巧语言模型长上下文模型
EasyContext 是一个开源项目,致力于优化语言模型的上下文长度至 100 万个标记。项目结合序列并行、Deepspeed zero3 卸载和 Flash attention 等技术,实现了对 Llama2-7B 和 Llama2-13B 模型的全参数微调。通过最小化硬件需求,EasyContext 展示了长上下文扩展的可行性,并提供简洁的实现代码和评估结果,为自然语言处理研究和开发提供了有价值的资源。
ArxivDigest - 基于大语言模型的个性化arXiv论文推荐系统
ArXivGPT-3.5-turbo-16kGithubHugging FaceOpenAISendGrid开源项目
此项目利用大语言模型根据用户的研究兴趣和自然语言描述,提供个性化的arXiv最新论文摘要和推荐。用户可以通过Hugging Face平台使用服务,并通过OpenAI API密钥设置每日订阅,生成定制化的HTML摘要并通过SendGrid API发送邮件。该工具有效节省了科研人员筛选和阅读论文标题和摘要的时间,提高了研究效率。
Predibase - 开发者平台实现大语言模型的高效调优与部署
AI工具AI模型LLMLoRAXPredibase微调
Predibase为开发者提供大语言模型调优和部署服务。该平台支持低成本高效率地微调和部署开源大语言模型,性能可媲美GPT-4。平台采用先进微调技术和高效服务基础设施,支持云端或私有环境部署。Predibase具备企业级安全性,保障用户对模型和知识产权的完全控制。开发者可通过Predibase快速评估、微调和部署特定任务的大语言模型,有效降低AI应用开发和运营成本。
SMRY - AI文章摘要生成与付费墙绕过工具
ChatGPT APIGithubSMRY.aiVercel AI SDK付费墙突破开源项目摘要生成
SMRY.ai利用先进的AI技术,提供高效的文章摘要生成和付费墙绕过服务。工具集成了OpenAI的ChatGPT API和Vercel AI SDK,实现了流畅的即时流媒体和实时响应。可在本地环境中运行,确保快速、便捷的互动体验。同时,支持archive.org和googlebot,并计划接入archive.is。更多详情请访问我们的网站或联系我们的支持团队。
mt-dnn - 多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用
GithubMT-DNNPyTorch多任务深度神经网络开源项目自然语言理解预训练模型
该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络(MT-DNN),主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动,项目提供详细的训练和微调步骤,支持序列标注和问答任务。此外,项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化,公共存储解决方案暂不提供。
Awesome_Matching_Pretraining_Transfering - 多模态模型、参数高效微调及视觉语言预训练研究进展汇总
Github参数高效微调图像文本匹配多模态模型大型模型开源项目视觉语言预训练
该项目汇总了多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练和图像-文本匹配领域的研究进展。内容涵盖大语言模型、视频多模态模型等多个方向,定期更新最新论文和资源。项目为相关领域的研究人员和开发者提供了系统的学习参考。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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