xlm-roberta-xxl

基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型

XLM-RoBERTa-XL Github 开源项目自然语言处理 Huggingface 机器学习预训练模型多语言模型模型

XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型，支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习，适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调，可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。

olm-roberta-base-dec-2022 - OLM项目的更新模型，增强了语言任务表现

BERTGithubHuggingfaceOLM RoBERTa开源项目数据集模型评估结果语言模型

OLM项目的OLM RoBERTa/BERT模型于2022年12月更新，提升了在标准基准测试中的表现。该模型利用清理后的Common Crawl和Wikipedia数据集进行训练，适用于掩码语言建模和序列分类等任务，并在GLUE任务中表现出色，提供了详细的使用示例。

robbert-v2-dutch-base - 荷兰语自然语言处理的先进预训练模型

GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理荷兰语模型

RobBERT是基于RoBERTa架构开发的荷兰语预训练语言模型，在多项自然语言处理任务中展现出卓越性能。模型通过39GB荷兰语语料库（含660亿词）预训练，可用于文本分类、回归和标记等任务。RobBERT在情感分析、指代消解和命名实体识别方面表现突出，尤其适合小规模数据集场景。作为目前最先进的荷兰语BERT模型，RobBERT为荷兰语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。

sentence-t5-xl - 高维向量映射模型实现句子和段落的精确表示

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本向量化模型深度学习自然语言处理语义相似度

sentence-t5-xl是一个基于sentence-transformers框架的模型，可将句子和段落映射为768维向量。它在句子相似度任务中表现优异，但语义搜索效果一般。该模型由TensorFlow的st5-3b-1转换而来，使用T5-3B模型的编码器，以FP16格式存储权重。通过sentence-transformers库，用户可以方便地将其集成到各种自然语言处理项目中。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

french-xml-model-a - XLM-RoBERTa微调的法语自然语言处理模型

GithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目微调模型文本分类机器学习模型自然语言处理

french-xml-model-a是基于FacebookAI/xlm-roberta-base微调的法语自然语言处理模型。在评估集上，该模型的准确率为93.22%，F1分数达0.8711。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，经3轮训练后性能最佳。这一模型可应用于各种法语自然语言处理任务，为相关研究和开发提供支持。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

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X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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