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BioGPT

预训练Transformer模型为生物医学文本提供强大工具

BioGPT是一个针对生物医学文本的预训练Transformer模型。该模型在关系提取、文档分类和问答等下游任务中表现优异。项目提供预训练模型和特定任务的微调模型,可通过多种渠道获取。BioGPT支持文本生成、特征提取等多种应用场景,为生物医学自然语言处理研究提供了实用工具。

kogpt - 韩语生成预训练模型
GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型
由KakaoBrain开发的KoGPT,是一个专注于韩语的生成预训练模型,广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集,具备卓越的文本生成能力。然而,使用期间可能生成不恰当内容,主要用于学术研究与技术开发,用户在使用时需严格遵守其许可协议。
Llama3-OpenBioLLM-70B - 生物医学领域的开源大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-70B临床医疗领域开源项目模型模型训练生物医学
由Saama AI Labs开发的OpenBioLLM-70B是专为生物医学设计的开源语言模型。其在高质量数据集上进行微调,以70亿参数的性能在生物医学基准测试中表现优异,甚至超过了更大规模的模型。该模型基于Meta-Llama-3-70B-Instruct等架构,通过多样化的医疗数据集优化生物医学应用,为全球研究人员和开发者在医疗和生命科学领域提供支持。
DB-GPT - 开源AI原生数据应用开发框架
AI原生数据应用DB-GPTGithub多模型管理开源项目文本到SQL生成式商业智能
DB-GPT是开源AI原生数据应用开发框架,利用AWEL和多代理技术,实现多模型管理、Text2SQL优化、RAG框架和多代理协作等功能。在数据3.0时代,DB-GPT帮助企业和开发者通过更少的代码构建定制应用,支持多数据源、生成式商业智能和自动化微调,确保数据隐私和安全。
OpenGPT - 开发者友好的自然语言处理API集成
APIGithubOpenGPT人工智能模型开发者开源项目自然语言处理
OpenGPT 3.5/4 提供开发者友好的API,使自然语言处理功能易于集成。简单且不复杂的使用步骤,让开发者能快速应用GPT技术,增强其应用程序的功能。该项目让每个人都能免费获取人工智能模型,并为开发者提供便捷的接口和示例代码。欢迎贡献,推进AI技术的边界。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架,重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成,包括训练循环和模型定义,能够轻松复现GPT-2(124M)。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点,并提供了详细的入门指南,涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现,包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API,可用于研究和实际应用。
TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割
GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割
TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献,支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集,并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试,支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。
freeGPT - 免费访问多种文本与图像生成模型
GithubPython库freeGPT图像生成开源项目文本生成生成模型
freeGPT 提供免费下载和使用多种文本与图像生成模型,包括 gpt3 和 gpt4。通过安装并使用 Python 代码,即可轻松实现文本或图像生成。此外,还支持官方 Discord 机器人,提供更多应用实例和技术支持。
GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架
GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调
GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。
sgpt - 提升语义搜索精准度的句嵌入GPT模型
GithubSGPT交叉编码器双编码器对比微调开源项目语义搜索
SGPT项目通过改进GPT模型,提供了高效的语义搜索解决方案。该项目支持对称和非对称搜索,使得句子嵌入更具语义意义。新发布的GRIT模型在同一结构下融合了多种编码器,性能更佳。欢迎访问GitHub,了解详细信息和获取预训练模型。
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