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canine-s

无显式分词的多语言字符级模型

CANINE变换器模型模型Github字符级别操作开源项目多语言处理掩码语言模型Huggingface

CANINE-s模型通过字符级建模无需显式分词，为104种语言提供高效的预训练语言表示。采用遮盖语言建模和下一个句子预测进行自监督训练，适合处理多语言语料库。与BERT不同，CANINE-s直接利用Unicode码点，简化输入处理。该模型旨在通过微调支持标记分类、序列分类和问答等任务，并能生成标准分类器需要的特征。在多语言Wikipedia数据集的支持下，CANINE-s展示了其在语言表示任务中的广泛应用潜力。

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介绍相关项目
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
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pixel - 像素编码语言模型，无需固定词汇表实现多语言处理
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e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略
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E5-V框架通过调整多模态大型语言模型，有效实现多模态嵌入，提高不同输入之间的连接能力，即便不进行微调。其提出的单模态训练方法，仅训练文本对，表现超过多模态训练。
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bark.cpp 是一个用纯 C/C++ 编写的开源项目，实现了 SunoAI 的 bark 模型，用于提供高质量的实时多语言文本到语音转换。该项目无需外部依赖，支持 AVX、AVX2 和 AVX512 指令集，兼容 CPU 和 GPU，并提供 F16/F32 混合精度和多种量化选项。用户可以轻松进行构建、下载模型和转换格式。社区成员可以通过报告问题、提出新功能或提交 pull request 来贡献代码。
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型，支持语义搜索
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multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型，将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对，可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码，从而计算点积相似度分数，实现相关性排序。除了基础功能外，该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理，能有效提升语义搜索效率，适用于不超过512词片的文本。
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这是一个开源的中文命名实体识别项目，集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF，再到多任务学习模型，涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案，便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型，并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南，还支持Docker部署，方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
LLM-Zoo - 最新自然语言处理模型信息汇总，开源与闭源模型实时更新
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