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deberta-base-mnli

DeBERTa模型在MNLI任务上的微调版本

deberta-base-mnli是一个在MNLI任务上微调的DeBERTa基础模型。DeBERTa通过解耦注意力和增强掩码解码器改进了BERT和RoBERTa。该模型在SQuAD和MNLI等基准测试中表现优异,在大多数自然语言理解任务中超越了BERT和RoBERTa的性能。它为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

deepset-mxbai-embed-de-large-v1 - 高性能德语句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers变换器模型嵌入模型开源项目模型特征提取自然语言处理
deepset-mxbai-embed-de-large-v1是一个专为德语开发的句子嵌入模型。该模型基于Sentence Transformers技术,可将德语文本转换为向量表示。在语义相似度和文本分类等任务中表现优异,为德语自然语言处理应用奠定基础。支持高效特征提取,适用于多种下游任务。
roberta-base-zeroshot-v2.0-c - 商用优化的零样本文本分类工具
GithubHugging FaceHuggingfacezeroshot分类商业友好数据开源项目模型模型训练自然语言推理
该系列模型专为Hugging Face平台优化,支持在GPU和CPU上进行零样本分类,无需预先训练数据。最近的改进包括基于商业友好的数据集训练,能满足严苛的许可条件。roberta和deberta系列以合理的准确性和速度满足不同需求,可用于多种语言和大范围文本输入,非常适合全球多样化的应用场景。最新的模型更新可在Zeroshot Classifier Collection中查阅,确保多种使用环境下的合规性。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
all-MiniLM-L6-v2 - 高性能句子嵌入模型实现多种NLP任务
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索迁移学习
all-MiniLM-L6-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型。它能将文本映射至384维向量空间,在超11亿对句子上微调而成。该模型适用于语义搜索、聚类等多种NLP任务,采用对比学习方法生成高质量嵌入。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库,可轻松集成到各类应用中。在多项基准测试中,all-MiniLM-L6-v2展现出优异性能。
VulBERTa-MLP-D2A - 基于深度学习的源代码漏洞检测模型
GithubHuggingfaceVulBERTa开源项目文本分类模型深度学习源代码预训练漏洞检测
VulBERTa-MLP-D2A是一个基于RoBERTa架构的深度学习模型,用于检测源代码中的安全漏洞。该模型通过对开源C/C++项目代码进行预训练,学习代码语法和语义的深层表示。在多个数据集的评估中,VulBERTa-MLP-D2A在漏洞检测任务上表现出色,达到了领先水平。模型设计简洁,训练成本较低,为代码安全分析提供了高效可靠的解决方案。
LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。
gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型
GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出,涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%,为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。
awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目
该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料,重点包括生成预训练Transformer(GPT)、双向编码器表示(BERT)、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具,为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法,提高自然语言处理任务的性能与效率。
e5-base-4k - 提供多任务能力的语义分析模型
ClassificationClusteringGithubHuggingfaceMTEBRetrieval开源项目模型评价指标
e5-base-4k是一款支持多语言分类、检索和聚类的模型。其在MTEB亚马逊极性分类中表现出高准确率和F1得分,并在语义相似性分析方面具有较强性能。模型使用多种数据集,例如AmazonCounterfactualClassification和AmazonReviewsClassification,以优化不同的任务。作为一款获得MIT许可的工具,它以其广泛的应用场景成为文本处理领域的重要组成部分。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
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