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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。

t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架,统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练,并在24个任务中进行评估,展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
xglm-564M - 提升跨语言AI技术的多语言自回归语言模型
GithubHuggingfaceXGLM-564M参数多语言少样本学习开源项目模型语言模型
XGLM-564M是一个多语言自回归语言模型,具有5.64亿参数,在30种语言的平衡语料库上训练,涉及5000亿子标记。该模型适用于跨语言少样本学习,支持多语言自然语言处理,并在COPA任务上实现零样本评估。有兴趣的用户可查看model card以获取更多使用信息。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
uniem - 中文通用文本嵌入模型,支持多种微调与评测方案
GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目
项目旨在创建中文通用文本嵌入模型,提供训练、微调和评测代码,并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括:FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers,使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测,覆盖多个数据集和模型,结果已发布。
t5-large - 统一文本到文本格式的大规模多语言NLP模型
GithubHuggingfaceT5多任务学习开源项目文本生成模型自然语言处理迁移学习
T5-Large是一个基于Text-To-Text Transfer Transformer架构的NLP模型,拥有7.7亿参数。该模型采用统一的文本到文本格式,能够处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种任务。T5-Large在C4语料库上进行预训练,支持英语、法语、罗马尼亚语和德语,并在24项NLP任务中展现出优秀性能。这个versatile模型为各种文本处理应用提供了强大的基础。
multilingual-e5-small - 多语言句子嵌入模型支持100多种语言
GithubHuggingface分类句子转换器多语言开源项目检索模型聚类
multilingual-e5-small是一个支持100多种语言的句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现良好,适用于跨语言文本匹配和相似度计算。作为轻量级模型,它可在信息检索、文本分类和机器翻译等领域发挥作用,同时保持较低的计算资源需求。
mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large - 轻量级多语言自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large是一个基于Microsoft UniLM项目的多语言自然语言处理模型。该模型通过知识蒸馏技术从XLM-R大型模型中提取知识,在维持高性能的同时大幅缩小了模型体积。作为一个轻量级模型,它能够适应文本分类、问答系统和序列标注等多种NLP任务,尤其适合在计算资源有限的环境中使用。
t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型
GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习
T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型,将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异,支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法,结合无监督和有监督任务,在24个NLP任务中进行了评估,为NLP研究和应用提供了强大支持。
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。
mbart-large-cc25 - 基于深度学习的多语言模型支持文本翻译与摘要微调
GithubHugging FaceHuggingfacembart-large-cc25多语言开源项目模型翻译预训练模型
mbart-large-cc25是一个多语言预训练模型,支持多种语言的翻译和文本摘要功能,涵盖了英语、中文、德语等多种语言。此模型可以在特定任务中进行微调,相关代码和文档可在PyTorch和Hugging Face上获得。在多语言交互的应用场景中,该模型表现出良好的适应性与功能性。
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