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Funnel Transformer小模型助力有效的英文处理

Funnel Transformer是一款基于自监督学习的预训练英语模型,使用丰富的公共数据集进行训练,类似ELECTRA的目标,通过区分原始与替换标记来学习语言特征。模型不区分大小写字母,适合用于序列分类、标记分类和问答任务。访问模型中心可获取进行特定任务的微调版本。

Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程
GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理
该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程,包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧,并提供配套的Python代码示例和工具指南。
electra-small-generator - 电教工具ELECTRA:文本编码新方法
ELECTRAGithubHuggingfacetransformer开源项目模型神经网络语言表示预训练
ELECTRA是一种自监督语言表示学习方法,用于优化Transformer网络的预训练。该模型在小规模下可用单GPU运行,并在大规模数据集如SQuAD 2.0上实现了优异表现。ELECTRA的训练方式借鉴了GAN中的判别器,通过区分真实与虚假输入令牌来学习。项目库提供了ELECTRA的预训练及下游任务精调代码,适用于分类、问答和序列标注等任务。
transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现,包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API,可用于研究和实际应用。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程,支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例,包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现,适合机器学习和NLP开发者参考。
t5-v1_1-small - Google T5模型的改进版:通用文本处理框架
GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习预训练模型
t5-v1_1-small作为Google T5模型的升级版,引入了GEGLU激活函数并在预训练阶段移除了dropout。模型在C4数据集上完成预训练,需要针对特定任务进行微调。其统一的文本到文本框架使其能够处理包括摘要、问答和文本分类在内的多种NLP任务,为迁移学习研究提供了新的可能性。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
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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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