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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。

mbart-large-50 - 面向多语言翻译的序列到序列神经网络模型
GithubHuggingfacemBART-50多语言翻译序列到序列模型开源项目机器翻译模型预训练模型
mBART-50模型支持50种语言间的互译,基于序列到序列架构开发。该模型通过降噪预训练方法提升性能,包含句子重排和文本掩码等创新技术。作为mBART的扩展版本,覆盖英语、中文、日语在内的主要语言,可用于各类多语言自然语言处理任务。
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。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
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。
codet5-base-multi-sum - CodeT5-base多语言代码摘要生成模型
CodeT5GithubHuggingface代码摘要多语言训练开源项目模型自然语言处理预训练模型
CodeT5-base-multi-sum是基于CodeT5-base模型在CodeSearchNet数据集上微调的多语言代码摘要生成模型。支持Ruby、JavaScript、Go、Python、Java和PHP六种编程语言,采用平衡采样的多任务学习方法训练。模型在代码摘要生成任务上表现优异,总体BLEU分数为19.69。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用该模型,为多种编程语言的代码生成简洁准确的摘要。
X-ALMA-13B-Pretrain - 支持50种语言的模块化翻译架构
GithubHuggingfaceX-ALMA多语言开源项目机器翻译模块化模型模型训练
X-ALMA扩展支持50种语言,采用模块化架构进行多语言翻译,并通过合并模型、基础模型与语言特定模块或全语言模块的加载方式,应对不同应用场景。其增强的语言适应性在多语言问答中表现出色。
xlm-roberta-xxl - 基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL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
XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型,支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习,适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调,可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。
byt5-base - 直接处理原始字节的多语言自然语言处理模型
ByT5GithubHuggingface原始文本处理多语言支持开源项目模型模型架构自然语言处理
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。
unixcoder-base - 微软开发的跨模态代码表示预训练模型
GithubHuggingfaceUniXcoder代码表示开源项目模型模型预训练自然语言处理跨模态学习
UniXcoder是微软团队开发的跨模态预训练模型,利用代码注释和抽象语法树等多模态数据来构建代码表示。该模型基于RoBERTa架构,支持代码搜索、补全、函数名预测、API推荐和代码总结等任务。UniXcoder采用灵活的编码器-解码器结构,可在多种模式下应用,为代码分析和生成提供有力支持。
MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署
GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型
MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型,仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后,在多项评测中表现优异,甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能,可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本,涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景,适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。
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