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neural-cherche

专注于神经搜索模型微调和快速推理的工具库

Neural-ChercheColBERTSpladeSparseEmbedBM25Github开源项目

Neural-Cherche 是一个专为微调和推理神经搜索模型（如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed）设计的库，兼容多种设备。通过该库，用户可以高效地进行模型微调，并在离线和在线环境中执行推理。此外，Neural-Cherche 提供多种检索器和排序器，支持保存嵌入以避免重复计算，适用于多种信息检索任务，并附有便捷的安装步骤和详细文档。

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介绍相关项目
serge - 开源自托管大语言模型聊天平台
AI模型GithubLLaMASerge开源项目聊天界面自托管
Serge是一个开源的自托管大语言模型聊天平台，基于llama.cpp开发，支持运行GGUF模型。该项目采用SvelteKit构建前端，使用Redis存储聊天历史，并通过FastAPI和LangChain封装API。Serge目前支持超过30种主流大语言模型，如LLaMA、Mistral和Mixtral等。用户可以通过Docker或Kubernetes快速部署，无需API密钥即可搭建私有AI聊天服务。其简单的用户界面使得即使非技术用户也能轻松搭建和管理自己的AI聊天服务。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包，支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计，并提供可扩展接口，支持单GPU及多GPU配置。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架，支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架，能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型，或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务，同时还支持使用现成模型或对其进行微调，基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发，帮助用户解决复杂的NLP问题。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
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UltraFastBERT是一个开源项目，旨在通过创新的快速前馈（FFF）层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码，以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码，以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重，可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果，并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
mxbai-rerank-xsmall-v1 - 轻量级多语言搜索重排序模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型重排自然语言处理
mxbai-rerank-xsmall-v1是一个轻量级多语言搜索重排序模型（reranker）。该模型基于transformers.js实现，可在浏览器中运行，支持多种语言。它在保持小巧的同时，能有效提升搜索结果相关性。这个开源项目适用于需要快速、精准重排序的应用场景，为开发者提供了灵活的定制和集成选项。
INTERS - 指令微调优化大型语言模型的搜索能力
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INTERS是一个包含20个信息检索任务的指令微调数据集，旨在提升大型语言模型的搜索能力。该项目基于43个数据集构建，涵盖查询理解、文档理解和查询-文档关系理解三大类任务。实验表明，INTERS能有效增强LLaMA、Mistral等开源大型语言模型在信息检索方面的表现，为搜索技术发展开辟新路径。
DeepSeek - 大模型与API服务
AI助手AI对话AI工具API价格DeepSeek-V2人工智能开源模型模型排名热门
DeepSeek，一个高级AI平台，通过其大规模模型DeepSeek-V2，在主要AI排行榜如AlignBench和MT-Bench中获得高分，提供数学、编程和推理的精确解决方案。以竞争力的API定价，支持128K上下文长度和多语言，是开发者和研究者的优选。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型，基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标，支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全，还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向，为开发者提供了有力的工具支持。
character-bert - 字符级CNN构建的开放词汇表神经网络模型
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CharacterBERT是BERT的一个变体,采用字符级CNN模块动态构建词表示,无需依赖预定义词片词汇表。这种方法可生成任意输入标记的表示,适用于医学等专业领域。与标准BERT相比,CharacterBERT生成词级上下文表示,对拼写错误更为鲁棒,且可轻松适应不同领域而无需重新训练词片词汇表。该模型在多个医学领域任务中表现优于BERT,提供更便捷实用的词级开放词汇表表示。
keras-tuner - 兼具易用性和可扩展性的超参数优化工具
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