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byt5-base

直接处理原始字节的多语言自然语言处理模型

ByT5-base是一种新型多语言预训练模型,采用Google T5架构。它独特之处在于直接处理原始UTF-8字节,无需分词器即可应对多语言文本,并展现出优秀的抗噪声能力。该模型在大规模mC4多语言数据集上完成预训练,可通过微调适应不同下游任务。ByT5-base在处理包含噪声的文本数据时表现突出,尤其在社交媒体相关任务如TweetQA中,性能显著优于传统的mt5-base模型。

ltp - 中文自然语言处理平台,多任务和高效推理支持
GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型
LTP(Language Technology Platform)提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化,显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析,并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构,并支持用户自定义模型训练和上传,提高了灵活性和实用性。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
beto - 西班牙语BERT模型:BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO,提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术,在多项西班牙语基准测试中表现优异,并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型,并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外,页面还包含示例代码和引用信息。
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。
Baichuan2 - 开源大语言模型
Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调
Baichuan 2,新一代开源大语言模型,拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本,展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后,可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。
text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
ByteTransformer - 为BERT类Transformer优化的高性能推理库
BERTByteTransformerGithubNVIDIA GPUTransformer开源项目高性能
ByteTransformer是一个为BERT类Transformer优化的高性能推理库,支持Python和C++ API,兼容固定长度和可变长度Transformer。通过对BERT例程中的QKV编码、软最大值、前馈网络、激活、层归一化和多头注意力机制进行优化,ByteTransformer为字节跳动的内部推理系统提升了性能。基准测试结果显示,相较于PyTorch、TensorFlow、FasterTransformer和DeepSpeed,ByteTransformer在A100 GPU上的推理速度更快。
ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
ttts - 创新多语言语音合成技术的突破性进展
AI模型GithubTTSVQVAE声音合成多语言支持开源项目
TTTS_v4是一个开源的多语言语音合成项目,通过创新的'细节'建模方法改进了传统VQ技术。该项目现已支持中文、英文、日语和韩语,并具有扩展性。TTTS_v4整合了tokenizer训练、VQVAE训练和GPT语音合成技术,旨在生成高质量的自然语音。此外,项目还提供模型微调功能,适用于多种语言场景和个性化需求。
StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型,参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术,灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型,支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器,旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具,以及Hugging Face在线演示平台。
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