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BLEURT-20

基于深度学习的文本相似度智能评估工具

BLEURT-20是一个基于Transformer架构的文本相似度评估模型,由PyTorch实现。该模型通过简单的API接口提供服务,支持pip快速安装。BLEURT-20能够评估参考文本和候选文本之间的相似度,输出范围为0-1的评分。模型集成了配置、分类和分词器组件,适用于多种NLP任务中的文本质量评估场景。作为开源项目,BLEURT-20为研究人员和开发者提供了一个可靠的文本相似度比较工具。

bloom-3b - 开源多语言文本生成模型Bloom支持46种语言处理与生成
BLOOMGithubHuggingface多语言模型开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理
Bloom-3b作为开源多语言文本生成模型,实现了英语、法语、中文等46种语言的自然语言处理功能。经arc_challenge、boolq等基准测试验证,在文本生成和代码生成任务中具备稳定表现。这一多语言模型的开发扩展了自然语言处理技术的应用范围。
bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言嵌入模型开源项目模型语义检索重排序模型
BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。
emotion-english - 基于自然语言处理的20类情感识别模型
GithubHugging FaceHuggingface开源项目情感分类文本分析机器学习模型自然语言处理
emotion-english项目是一个基于transformers库的文本分类模型,可识别20种不同情感。该模型支持从愤怒、好奇到悲伤、欢乐等多样化情感识别,易于集成到各类自然语言处理应用中。这一工具为情感分析任务提供了精确而全面的解决方案,适用于需要深入理解文本情感的各种场景。
LongBench - 双语长文本理解多任务评估
GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解
LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文,包含六大类共21种任务,适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本,并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时,LongBench-E测试集通过统一采样,分析模型在不同输入长度的性能表现。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程,包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧,并提供配套的Python代码示例和工具指南。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架,通过四阶段的官方PyTorch实现,支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上,评估各个模块的性能表现,包括准确性、速度和内存需求,并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试,或进行更深入研究。
cramming - 探索单GPU一天内训练BERT语言模型的极限
BERTCramming Language ModelGLUEGithubPyTorchTransformer-based language model开源项目
本项目探索在单GPU上用一天时间预训练BERT语言模型的性能表现,旨在挑战当前以高算力为核心的趋势。通过调整预训练流程,展示了在严格计算限制下依然接近BERT性能,并分析不同改进对性能的影响。最新版本框架需要PyTorch 2.0,改善了数据预处理并提升了1-2% GLUE性能,提供了详细的代码运行和数据处理指南供研究和应用参考。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
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