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compact-biobert

压缩优化的生物医学BERT模型

CompactBioBERT是BioBERT的压缩版本,通过结合DistilBioBERT和TinyBioBERT的蒸馏技术,在PubMed数据集上训练而成。该模型采用6层transformer结构,隐藏层和嵌入层维度为768,总参数约6500万。CompactBioBERT在保持生物医学自然语言处理性能的同时,有效缩小了模型规模,提升了计算效率。

bert-base-vietnamese-uncased - 增强越南语文本分析的BERT语言模型
BERTGithubHuggingfacetrituenhantao.io开源项目模型筛选分类越南语
该BERT模型专为越南语的新闻和维基百科数据而设计,适用于序列分类任务。用户可以通过Python代码轻松导入和使用,提升文本分析和自然语言处理的效率。由trituenhantao.io团队于2020年发布在GitHub,用户可以轻松访问到详细的文档和支持。此模型为自然语言处理和机器学习研究者及开发者提供了强大可靠的工具。
albert-xxlarge-v1 - 大型英文数据集上的预训练语言模型
ALBERT XXLarge v1GithubHuggingface开源项目机器学习模型模型微调深度学习自监督学习
ALBERT-XXLarge-v1 是一种在大规模英语数据集上通过自监督学习预训练的模型,采用掩蔽语言建模和句子顺序预测技术。该模型通过重复层的共享权重设计实现了较小的内存占用,但计算成本与同类模型相当,适用于序列分类和问答等需全面句子理解的任务。虽然它具备出色性能,应用时需注意潜在偏见。
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。
foldcomp - 高效压缩和索引大规模蛋白质结构数据集的开源工具
FoldcompGithub开源项目数据存储氨基酸编码生物信息学蛋白质结构压缩
Foldcomp是一个开源的蛋白质结构压缩和索引工具。通过编码主链和侧链的扭转角,它将每个氨基酸残基压缩至13字节,大幅降低存储需求。Foldcomp支持单链PDB文件压缩,提供命令行和Python API接口,可进行压缩、解压缩、序列提取等操作。此外,Foldcomp还提供了多个预构建的大规模蛋白质结构数据库,如AlphaFoldDB和ESMAtlas,便于研究人员使用。
QiZhenGPT - 开源中文医学大语言模型
GithubQiZhen医学大模型中文医学语言模型开源项目疾病知识指令药品知识问答长尾关键词
利用QiZhenGPT,结合启真医学知识库,构建高效的中文医学语言模型,提升药品和疾病问答精确度。致力于持续优化该技术,支持医患交流,并助力医疗记录自动生成。
Huatuo-Llama-Med-Chinese - 基于中文医学知识的指令微调大语言模型
GithubHuaTuo中文医学知识大语言模型开源项目指令微调本草
本项目通过对LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom等大语言模型进行指令微调,提升其在医疗问答领域的效果。利用医学知识图谱和文献,结合ChatGPT API构建数据集,开源了包括活字和Bloom在内的多种微调模型。适用于智慧医疗,模型在心肌梗塞、肝胆管结石等疾病的诊断和治疗方案建议方面表现优异,支持个性化微调和应用。
gbert-large - 提升德语文本处理效能的高性能BERT模型
German BERTGithubHaystackHuggingfacedeepset开源项目性能模型语言模型
gbert-large为由原德语BERT与dbmdz BERT团队开发的德语BERT语言模型,在GermEval系列测试中展现优异性能,如GermEval18粗分类80.08分。探索其他模型如gbert-base与gelectra系列。
BERT-Relation-Extraction - 改进BERT模型在关系抽取任务中的应用与效果分析
ALBERTBERTGithubPython关系抽取开源项目预训练
该项目实现了ACL 2019论文《Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning》的PyTorch开源版本,涵盖BERT、ALBERT和BioBERT三种模型。项目提供预训练和微调方法,并通过SemEval 2010任务8和FewRel数据集验证了模型在关系抽取任务中的表现。
PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成
GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成
PL-BERT,一种创新的音素级预训练语言模型,通过预测掩码音素对应的字形,有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估,其合成语音质量在面对非模型文本时,较传统方法有明显提高,推动了语音合成技术的进步。
meditron - 医疗大语言模型助力临床决策支持
GithubLlama-2Meditron医学推理医疗大语言模型开源开源项目
Meditron是一套开源医疗大语言模型,包含7B和70B两个版本。这些模型基于Llama-2,通过在医学语料库上持续预训练而来。Meditron-70B在医学推理任务中的表现超越了Llama-2-70B、GPT-3.5和Flan-PaLM。虽然Meditron旨在提升临床决策支持,但在实际医疗应用中仍需谨慎,并进行充分的测试和临床试验。
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