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umt5-small

基于UniMax方法的多语言预训练模型

本项目采用创新的UniMax采样技术,对多语言预训练模型的语言分布进行优化,实现更均衡的主语言处理,同时减少尾语言的过拟合风险。模型基于更新版mC4语料库的预训练,涵盖107种语言,需要在下游任务上进行微调以用于实际应用。

mt5-small - 跨101种语言的预训练文本转换模型
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
mt5-small是一个基于T5架构的多语言预训练模型,涵盖101种语言。该模型在mC4数据集上预训练,可应用于多种自然语言处理任务。mt5-small为多语言NLP研究提供了坚实基础,但需要针对特定任务进行微调才能发挥其全部潜力。这个开源项目为跨语言AI应用开发提供了重要工具。
mt5-xl - 多语言文本转换模型,支持101种语言
GithubHuggingfaceNLPmT5多语言开源项目模型语言模型预训练
mT5是一个由谷歌开发的多语言文本转换模型,通过在mC4数据集上进行预训练,涵盖101种语言。尽管未经过监督训练,mT5在多语言基准测试中表现出色。所有代码和模型检查点已公开,方便研究人员和开发者进行定制和微调,提升特定自然语言处理任务的适配性。这一模型显示了使用统一文本格式处理语言任务的最新进展。
mt5-xxl - 基于mC4语料库的大规模多语言文本转换模型
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练语言模型
这款由Google研发的大规模多语言预训练文本转换模型基于mC4语料库训练,覆盖101种语言。模型采用统一的文本到文本格式,在多语言自然语言处理任务中展现出优异性能。经过下游任务微调后可投入实际应用,其完整代码和模型检查点已开源,为多语言NLP研究和应用奠定基础。
mt5-large - 多语言文本转换模型支持101种语言处理
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
mt5-large是基于Google's mT5架构开发的大规模多语言预训练模型。该模型在覆盖101种语言的mC4语料库上训练,可处理中文、英语、法语等多语言任务。mt5-large采用统一的文本到文本格式,在多语言NLP基准测试中表现出色。值得注意的是,该模型需要针对特定下游任务进行微调后才能使用。mt5-large为多语言自然语言处理研究和应用提供了坚实基础,有助于推动跨语言AI技术的发展。
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
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
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。
Multi-LLM-Agent - 多模型协作系统提升小型语言模型工具学习效能
GithubMulti-LLM Agentα-UMi人工智能大语言模型工具学习开源项目
α-UMi是一个创新的多模型协作系统,将语言模型能力分解为规划、调用和总结三个组件。通过全局到局部的渐进式微调策略和灵活的提示设计,该系统显著提升了小型语言模型在工具学习任务中的表现,甚至超越了某些大型闭源模型。α-UMi为复杂AI任务提供了新的高效解决方案。
ul2 - 融合多种预训练范式的通用语言模型
GithubHuggingfaceUL2开源项目模型模式切换混合去噪自然语言处理预训练模型
UL2是一个创新的语言模型框架,采用混合去噪器(MoD)预训练目标,融合多种预训练范式并引入模式切换机制。该模型在C4语料库上进行200亿参数规模的预训练,并在多个数据集上微调后,在50个涵盖语言生成、理解和推理等领域的NLP任务中达到了领先水平。UL2在少样本学习方面表现突出,零样本SuperGLUE任务上超越了更大规模的GPT-3模型。
unilm - Unilm项目实现跨任务、语言和模态的大规模自监督预训练
Foundation ModelsGithubLarge-scaleMulti-modalTorchScale开源项目预训练
Unilm项目跨越100多种语言及包括语言、视觉、语音及其交互的多种模态,专注于基础模型和普适AI的研究。该项目已开发多种新型架构如DeepNet、Magneto,并通过稳定高效的训练方法增强模型的通用性和能力。此外,项目已发布关键技术如E5、BEiT-3,涵盖自然语言处理、机器翻译、文档AI及多模态AI等领域,为AI技术的前沿发展和实际应用做出了显著进展。
byt5-small - 多语言无标记预训练模型直接处理原始文本
ByT5GithubHuggingfaceTransformer架构多语言模型字节级处理开源项目模型自然语言处理
ByT5-small是一个基于T5架构的无标记预训练模型,直接处理原始UTF-8字节。该模型在多语言mC4数据集上预训练,擅长处理噪声文本,需要在下游任务上微调使用。ByT5-small在多语言和拼写敏感任务上表现优异,具有较强的抗噪能力。这种设计为无标记模型开辟了新的发展方向。
mT5_multilingual_XLSum - 基于mT5的多语言自动文本摘要模型支持45种语言
GithubHuggingfacemT5多语言开源项目文本摘要机器学习模型自然语言处理
mT5-multilingual-XLSum是一个多语言文本摘要开源模型,通过在XL-Sum数据集上对mT5模型进行微调训练而成。该模型支持包括英文、中文、阿拉伯语在内的45种语言文本摘要生成,在ROUGE评分评测中展现出优秀性能。用户可通过Hugging Face Transformers框架实现文章和新闻等长文本的自动摘要功能。
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