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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。

a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南
GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构
本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
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。
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。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习
本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型,提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例,包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新,提供实用的指导与教程。
HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具,支持PyTorch与TensorFlow
GithubHanLPPyTorchTensorFlow多语种开源项目自然语言处理
HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具,基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务,包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新,并提供RESTful API和native API,适用于敏捷开发和移动应用。
awesome-nlp - 一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作,保持在NLP领域的前沿,提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理,如中文、韩文、阿拉伯文等,为全球用户提供适用资源,是一个知名的NLP信息平台。
multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
transformers - 免费开源的transformers课程,详解关键概念与实践操作
BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程
该课程由软件工程师Peter发起,现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操,深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念,并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。
pythia-410m - 专为自然语言处理研究设计的中型预训练语言模型
GithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理语言模型
Pythia-410M是EleutherAI开发的410M参数预训练语言模型,在Pile数据集上训练。该模型提供143个检查点,便于研究人员进行解释性分析。Pythia-410M在多项NLP基准测试中表现优异,可应用于各种自然语言处理任务。模型采用Apache 2.0许可证开源,为语言模型行为研究提供了可控的实验环境。
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