SparK

卷积神经网络的BERT风格自监督预训练新方法

SparK BERT-style预训练卷积神经网络 ICLR 2023 CNN Github 开源项目

该项目实现了BERT风格的自监督预训练方法在卷积神经网络中的应用，能够对如ResNet等任意CNN进行预训练。项目代码简洁易读，只需最少的依赖项。在ImageNet数据集上表现优异，展示了小模型在预训练后能够超越大模型的能力，同时生成性自监督学习优于对比学习。

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论文

介绍相关项目

bert-medium-mnli - Pytorch平台上的MNLI任务BERT预训练模型

BERTGithubHuggingfaceMNLIPytorch开源项目模型论文预训练模型

本项目提供基于Pytorch、从Tensorflow检查点转换而来的BERT预训练模型，专门用于MNLI任务。此BERT变体在Google官方库的基础上，经过四轮训练，在MNLI和MNLI-mm测试中表现分别为75.86%和77.03%。项目着重展示紧凑模型在预训练中的有效性，更多信息及原始实现可访问相关GitHub库，重点在于轻量化处理及自然语言推理的应用潜力。结合最新研究成果，此预训练模型为自然语言理解提供了高效解决方案，显著改善文本分类性能。

VisorGPT - 通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS

GithubNeurIPS 2023VisorGPT开源项目深度学习生成预训练视觉先验

VisorGPT项目通过生成式预训练技术学习视觉先验，展示了最新的代码、预训练模型权重和快速入门指南。该项目由新加坡国立大学、深圳大学和腾讯YouTu实验室合作完成。点击查看详细教程和演示视频，了解如何应用这项前沿技术。

academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案

BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练

该项目提供一套脚本，用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库，项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外，还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能，并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。

BERTopic - 高效的Transformers主题建模，支持多种模式

BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目

BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术，能够生成易于解释的密集主题聚类，同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法，如有监督、半监督和无监督模式，具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型，并支持多语言处理，适应不同应用场景。

bert-classification-tutorial - BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目

BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型

这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库，为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估，并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务，但也易于适应其他文本分类需求。

bert-mini - 轻量级BERT模型为下游NLP任务提供高效解决方案

BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型

bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型，由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一，它采用4层256隐藏单元的结构，旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计，为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案，适用于资源受限的场景。

tiny-random-BertModel - 轻量级随机初始化BERT模型

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理

tiny-random-BertModel是一个轻量级BERT模型实现，采用随机初始化的小型架构。该模型适用于资源受限环境，保留BERT核心功能，可处理多种NLP任务。它提供快速部署和微调能力，为开发者提供灵活起点，便于根据特定需求优化和定制。

xlnet - 无监督语言表示学习新方法

GithubSOTATransformer-XLXLNet开源项目情感分析问答系统

XLNet是一种基于广义置换语言建模的新型无监督语言表示学习方法，采用Transformer-XL作为骨干模型，适用于长上下文的语言任务。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析和文档排名等多个下游任务中表现优异，超越了BERT，取得了多项任务的最新最佳结果。

SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架

BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目

SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架，支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型，并通过免费API进行快速原型开发和部署。

bert_uncased_L-12_H-512_A-8 - 小型BERT模型适用于有限计算资源的高效预训练

BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练

该项目介绍了24种面向资源受限环境的小型BERT模型，支持低计算资源研究。模型遵循BERT标准架构，并在知识蒸馏中表现优异，可通过官方GitHub和HuggingFace平台获取，助力资源有限下的研究创新。

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