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mformer-authority

基于Transformers的开源自然语言处理库

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。

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。
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。
Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程
GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理
该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。
LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型,用于自然语言处理的研究
GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理
LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型,专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格,支持问答和自然语言理解等研究用途,并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练,但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具,不建议直接应用于未经评估的下游应用。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
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-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。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
ML-NLP - 深入解析机器学习与自然语言处理全面知识库
GithubNLP面试开源项目机器学习深度学习算法工程师自然语言处理
ML-NLP项目提供机器学习与自然语言处理的全面资源,涉及关键理论和现实应用。各章节均配有实战代码,确保算法工程师高效备战面试。项目持续更新,跟上最新行业发展。
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