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gpt2-imdb

利用IMDB电影评论数据集微调的GPT-2模型

该项目基于IMDB数据集对GPT-2模型进行微调,以增强情感分析的准确性。训练中采用Adam优化器和线性学习率调度器,学习率设置为5e-05。框架使用了Transformers 4.26.1、Pytorch 1.13.1和Datasets 2.9.0等技术,以有效提高深度学习训练。这款模型通过微调,提升了对电影评论数据集的处理能力,从而在情感分类任务中表现更加出色。

GPT2-Chinese - GPT2-Chinese:支持多种中文Token化和大规模语料训练
BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型
GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码,支持BERT和BPE Tokenizer,能够生成诗词、新闻、小说等内容,适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现,支持最新的预训练模型,如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本,同时支持FP16和梯度累积。
transfer-learning-conv-ai - 使用迁移学习构建最先进的对话式 AI
Conversational AIGithubHuggingFaceOpenAI GPTTransfer Learning开源项目预训练模型
transfer-learning-conv-ai项目提供了一套完整的代码库,使用OpenAI GPT及GPT-2模型通过迁移学习技术培训对话型AI代理。用户可以在1小时内完成模型训练,还可以直接使用预训练模型。本代码库支持在单GPU或多GPU下训练,并兼容Docker环境。适合参与NeurIPS 2018对话竞赛。
gpt-llm-trainer - AI模型训练自动化工具 从任务描述到高性能模型
AI训练GPT-3.5GithubLLaMA 2开源项目数据集生成模型微调
gpt-llm-trainer是一个AI模型训练自动化工具,简化了从任务描述到高性能模型的开发流程。该工具利用Claude 3或GPT-4生成数据集,为LLaMA 2或GPT-3.5模型创建系统提示并进行微调。gpt-llm-trainer通过自动化处理复杂的技术细节,使AI模型开发变得更加简单高效,适合快速开发特定任务AI模型的需求。
gpt2client - OpenAI GPT-2模型封装工具,简化文本生成操作
GPT-2GithubPython安装指南开源项目文本生成自然语言处理
gpt2-client是一款易于使用的GPT-2模型封装工具,支持从124M到1.5B的多种模型。通过简单的API调用,可以方便地下载、加载并使用GPT-2模型进行文本生成和微调。兼容Python 3.5以上和TensorFlow 1.X,适合自然语言处理研究和应用开发,提供高效的文本生成解决方案。
distilcamembert-base-sentiment - DistilCamemBERT-Sentiment揭示法语情感分析的高效选择
CamemBERTDistilCamemBERTGithubHuggingface开源项目情感分析模型模型压缩法语
DistilCamemBERT-Sentiment是一种优化的法语情感分析模型,通过使用Amazon Reviews和Allociné数据集微调,降低偏差。相较其他基于CamemBERT的方案,该模型缩短了推断时间,并在精确度和top-2准确率上表现良好,适合用于高效生产环境。
AJAX-Movie-Recommendation-System-with-Sentiment-Analysis - 基于内容的AJAX电影推荐与情感分析系统
Content-Based Recommender SystemCosine SimilarityGithubIMDBTMDB开源项目情感分析
该项目通过TMDB API获取电影详细信息,基于内容推荐电影,并使用BeautifulSoup从IMDB获取用户评论,结合情感分析进行推荐。系统利用余弦相似度计算电影之间的相似性,前端技术有HTML/CSS/JS,后端使用Flask框架。项目包括详细部署指南和API获取教程,适合具有技术基础的用户学习和使用。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens,在单张3090显卡上运行60多小时,成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
twitter-roberta-base-sentiment-latest - RoBERTa基础的推特情感分析模型 支持英文社交媒体文本
GithubHuggingfaceRoBERTaTweetEvalTwitter开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的推特情感分析模型,通过1.24亿条推文训练并针对情感分析任务微调。模型可将英文推文分类为积极、中性或消极,支持Transformers库集成。适用于社交媒体分析和舆情监测等场景,是TweetNLP项目的组成部分,体现了社交媒体自然语言处理的最新进展。
P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能 媲美传统微调方法
GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理
P-tuning v2是一种创新的提示调优策略,通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量,有效缩小了与传统微调方法的性能差距,尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明,P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果,在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平,为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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