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基于分解架构的长期时间序列智能预测模型

Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型,通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中,预测精度提升38%,可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。

test-demo-t5-qa - 探索Transformer模型的用途及风险
GithubHuggingfacetransformers使用案例开源项目技术规格模型模型卡环境影响
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。
mformer-authority - 基于Transformers的开源自然语言处理库
GithubHuggingfacetransformers开源许可开源项目机器学习库模型自然语言处理英语
mformer-authority是一个基于MIT许可的开源自然语言处理库,提供了便捷的Transformers模型使用接口。该库支持多语言处理,可帮助开发者快速构建和部署NLP应用。作为一个轻量级工具,mformer-authority适用于各种自然语言处理任务,包括文本分类、命名实体识别等。它具有易用性高、性能优良的特点,是开发者进行NLP项目的理想选择。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型(LLM)推理解决方案,支持多插槽和节点的分布式运行,适用于大型模型推理。它提供C++和Python API,支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型,并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示,确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
chronos-t5-large - 基于T5架构的大规模时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-T5-Large是一个拥有7.1亿参数的大规模时间序列预测模型。该模型基于T5架构,通过将时间序列转化为token序列进行训练,能生成概率性预测。Chronos-T5-Large在大量公开和合成时间序列数据上训练,可处理多种预测任务。研究人员和开发者可通过Python接口使用该模型,适用于需要高精度分析的时间序列场景。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
chronos-t5-mini - 开源时间序列预测模型实现高效概率预测
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-T5-Mini是基于T5架构开发的时间序列预测模型,参数规模为2000万。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练,采用多轨迹采样方式实现概率预测。模型在公开时间序列数据集和高斯过程生成的合成数据上完成预训练,采用4096大小的词汇表,相比原始T5模型显著降低了参数量同时保持了预测性能。
xlm-roberta-longformer-base-4096 - 支持超长序列处理的多语言Transformer模型
GithubHuggingfaceWikiText-103XLM-R Longformer低资源语言开源项目模型长序列处理问答任务
该项目结合XLM-R与Longformer模型,提升了对多达4096个标记的处理能力,以提高低资源语言的处理效果。模型在WikiText-103语料库上进行预训练,适用于多语言问答任务。推荐使用NVIDIA Apex和大容量GPU以确保模型性能和效率。项目由Peltarion完成,提供相关代码和训练脚本供开发者参考。
subnet9_best2_competition1 - 介绍Hub上推出的transformers模型及其功能特性
GithubHuggingfacetransformers偏见风险开源项目技术规格模型模型共享环境影响
本文介绍了一款发布在Hub上的transformers模型,涵盖其训练数据、用途和评估方法。尽管当前信息有限,读者可以了解模型的应用范围及其可能的偏差和限制,同时本文也涉及其环境影响和技术规格,旨在帮助读者有效理解和使用该模型。
life2vec - 生命事件序列模型预测人类生活轨迹
Githublife2vec人工智能大数据分析开源项目生命事件序列预测模型
life2vec项目开发了基于Transformer的模型,利用生命事件序列预测人类生活。该模型能从个人生活事件中学习,预测死亡率、移民倾向和性格特征。这项研究将自然语言处理技术应用于社会科学,为理解人类行为模式和社会动态提供新视角。研究成果发表于Nature Computational Science期刊。
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