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mt5-base

多语言预训练文本转换模型 覆盖101种语言的强大NLP工具

mt5-base是Google开发的基于T5架构的多语言预训练模型,涵盖101种语言。该模型在mC4语料库上进行预训练,适用于多种跨语言NLP任务。使用时需针对特定任务进行微调。mt5-base在多语言基准测试中表现出色,为自然语言处理领域提供了有力支持。

text2text - 跨语言文本处理的综合工具包
GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型
提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包,支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行,适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南,用户能快速掌握强大的多语言模型,高效处理文本。
OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架
EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目
OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架,适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持,适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。
TencentPretrain - 多模态预训练和微调框架,支持文本、视觉与音频数据
GithubTencentPretrain下游任务多模态开源项目模型库预训练
腾讯开发的多模态预训练框架TencentPretrain,专为文本、视觉和音频数据设计,具有高效的模块化设计,便于使用现有预训练模型并提供扩展接口。支持CPU、单GPU及分布式训练模式,拥有丰富的预训练模型,适用于如分类、机器阅读理解等多种下游任务,在多个竞赛中表现优异。详见完整文档及快速入门指南。
MTrans - 轻量级多源在线翻译及TTS服务开源平台
GithubMTransTTS免费开源在线翻译多语种支持开源项目
MTrans 提供多源在线翻译及文本转语音服务,支持多种流行语种。通过 HTTP 请求实现与服务器的交互,简化翻译和语音合成流程。项目开源,支持二次开发和个性化定制,适用于多种应用场景。
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。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
maxtext - 高性能与可扩展的开源大模型解决方案,支持TPUs与GPUs
GPUGithubJaxLLMMaxTextTPU开源项目
MaxText是一个高性能、可扩展的开源大模型,采用纯Python和Jax编写,专为Google Cloud的TPUs和GPUs设计。支持训练和推理,能够从单个主机扩展到大型集群,且无需复杂优化。MaxText适用于研究和生产中的大型语言模型项目,支持Llama2、Mistral和Gemma模型,并提供详细的入门指南和性能测试结果。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
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