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BERT-Tiny_L-2_H-128_A-2

Google开发的压缩版BERT模型 2层128隐藏单元2注意力头

BERT-Tiny_L-2_H-128_A-2是Google研发的轻量级BERT模型。该模型采用2层结构、128个隐藏单元和2个注意力头,大幅降低了计算资源需求。它在保持BERT核心功能的同时,适用于资源受限环境,为快速部署和实时处理提供了高效解决方案。这一压缩版BERT模型在自然语言处理任务中平衡了性能和资源消耗。

RobBERT - 为荷兰语自然语言处理提供强大基础的预训练模型
BERTGithubRobBERT开源项目自然语言处理荷兰语模型预训练
RobBERT是基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型,在多项荷兰语自然语言处理任务中展现出卓越性能。该模型在39GB荷兰语语料库上进行预训练,可用于情感分析、命名实体识别和词性标注等任务,尤其在小规模数据集上表现突出。RobBERT为荷兰语自然语言处理的研究与应用奠定了坚实基础。
bertviz - 利用BERT、GPT2等模型进行注意力机制可视化
BertVizGithubHuggingfaceJupyter NotebookTransformerself-attention开源项目
BertViz是一个交互式工具,可视化BERT、GPT2、T5等Transformer模型的注意力机制。支持在Jupyter和Colab中运行,提供head view、model view、neuron view三种独特视角。通过简便的Python API调用,大多数Huggingface模型均兼容。通过Colab教程,可快速尝试这些可视化功能。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
DNABERT_2 - 多物种基因组理解基础模型
DNABERT-2Github人工智能基因组开源项目深度学习生物信息学
DNABERT-2是一个针对多物种基因组理解的高效基础模型。该模型在28个GUE基准任务中表现优异,采用BPE替代k-mer标记化,ALiBi代替位置嵌入,并整合多项技术提升效率。DNABERT-2为基因组分析提供了强大工具,可用于序列分类、元素识别和功能预测等多种任务。
text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架 支持TextCNN、BERT等
Github开源项目文本分类模型部署深度学习模型训练方法评估指标
该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型,集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务,提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具,便于分析模型性能和错误案例。
GPT2-Chinese - GPT2-Chinese:支持多种中文Token化和大规模语料训练
BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型
GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码,支持BERT和BPE Tokenizer,能够生成诗词、新闻、小说等内容,适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现,支持最新的预训练模型,如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本,同时支持FP16和梯度累积。
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。
Phi2-mini-Chinese - 从零开始训练0.2B参数的中文语言模型,支持Flash Attention加速
GithubPhi2-Chinese-0.2BSFT微调中文小模型开源项目数据清洗语言模型
项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤,代码和模型已开源,可引用。支持Flash Attention加速,适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。
Gemma-2b-it-GGUF - 多样化选择的Gemma量化模型
GithubGoogleHuggingfaceLlamaEdgegemma-2b-it开源项目模型量化
该项目以多种量化格式提供Gemma模型,从低质量损失的小型号到几乎无质量损失的大型号,满足多样化的应用需求。模型的量化由Second State Inc.负责,旨在优化性能和存储空间,适合多种AI部署环境。选择合适型号可在性能与资源使用间达到平衡。
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