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nli-MiniLM2-L6-H768

基于MiniLM2的自然语言推理跨编码器模型

nli-MiniLM2-L6-H768是一个基于SentenceTransformers框架的跨编码器模型,专门用于自然语言推理任务。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练,可以对给定的句子对判断矛盾、蕴含和中性三种语义关系。除了传统的NLI任务,它还支持零样本分类,适用范围广泛。模型采用紧凑的MiniLM2结构,在保持准确性的同时提供了良好的性能。

VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新
AI绘图GithubMini-Gemini图像理解多模态视觉语言模型大语言模型开源项目
Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。
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。
MiniGPT-4 - 视觉语言多任务学习的统一接口
GithubMiniGPT-v2图像理解多任务学习大型语言模型开源项目视觉语言模型
MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目,整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习,能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。
mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架
GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型
MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库,支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型,通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库,并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理,非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型
GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出,涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%,为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。
GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型
BERTGLiNERGithub命名实体识别开源项目机器学习自然语言处理
GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理,兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型(LLMs)设计的高效推理系统,适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型,集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发,目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI,可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI,支持离线批量推理和在线分布式推理。
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