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探索Transformer模型的用途及风险

页面详情介绍了一种开发于🤗 transformers库的模型,概述其应用、预期用户和影响。同时,分析模型相关的偏见、风险和局限性,强调了解其技术和社会技术限制的重要性。提供初始使用的信息及优化建议。

attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制
GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理
此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制,展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具,支持多输入序列分析,提升了模型理解,并在多个应用场景中展现其实用性。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
spacy-transformers - 在 spaCy 中使用 BERT、XLNet 和 GPT-2 等预训练转换器
BERTGPT-2GithubXLNetspaCytransformers开源项目
spacy-transformers通过Hugging Face的transformers实现预训练模型如BERT、XLNet和GPT-2的集成,提升spaCy的功能。支持多任务学习、转换器输出自动对齐等,兼容Python 3.6以上版本,需要PyTorch v1.5+和spaCy v3.0+。
simple-hierarchical-transformer - 分层Transformer模型探索多层次预测编码
GithubTransformer开源项目注意力机制深度学习神经网络自然语言处理
这个项目提出了一种在GPT模型中实现多层次预测编码的方法。它通过在Transformer中引入多层结构,结合局部注意力和全局信息传递。实验结果显示,该方法在维持性能的同时提升了效率。项目允许自定义层次结构、维度和注意力窗口大小,为研究人员提供了探索分层Transformer的实验工具。项目代码支持灵活配置,包括调整层次数量、模型维度和注意力窗口大小。这种设计使研究人员能够方便地进行不同参数的对比实验,有助于深入理解分层Transformer的性能特点。
keytotext - 根据关键词生成句子的开源模型,助力SEO和营销
APIGithubT5模型keytotext开源项目文本生成训练
Keytotext是一款基于T5模型的开源工具,能够将关键词转换为完整句子,适用于营销和搜索引擎优化。通过Colab笔记本、Streamlit App或快速API/Docker镜像进行使用,并支持自定义模型的训练和微调。文档和示例丰富,便于上手使用。
transformers.js - 浏览器端运行先进机器学习模型的JavaScript库
GithubONNX RuntimeTransformers.js开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉
Transformers.js是一个JavaScript库,可在浏览器中直接运行Hugging Face的Transformers模型,无需服务器。该库支持自然语言处理、计算机视觉、音频处理和多模态任务,使用ONNX Runtime执行模型。它的设计与Python版Transformers功能相同,提供简单API运行预训练模型,并支持将自定义模型转换为ONNX格式。
Azure-OpenAI-demos - Azure OpenAI最新应用展示与性能测试指南
AutogenAzure Cognitive SearchAzure OpenAIGPT-4GithubNeo4j开源项目
该项目汇集了Azure OpenAI最新的应用实例和模型性能测试,包括Neo4j集成、自动生成演示、GPT-4o和Phi-3 Vision等。涵盖了图像比较、车损协助、视频转文档生成、语音转写和摘要等多个领域,展示Azure OpenAI的多种强大功能。通过这些演示内容,用户可以了解如何有效地使用Azure OpenAI进行图像识别、文本生成和数据分析等多种实用工具的开发。
text-generation-webui-colab - Colab平台上GPT模型的快速部署指南
ColabGPTQGithubHuggingfaceLLaMAVicuna开源项目
本页面介绍如何在Colab平台上便捷部署多种GPT模型,包括vicuna、alpaca、llama等。用户可通过一键启动这些模型,适用于文本生成等应用。页面详细描述了每个模型的特性和使用方法,并提供对应的Colab链接,帮助用户高效进行实验和开发。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
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