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t5-large-medium

基于Transformer的日文预训练模型,提高NLP任务性能

该T5 v1.1模型基于Transformer架构,专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU,提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力,微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia,确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数,适用于广泛的日文自然语言处理任务,表现出优异的性能与适应性。

japanese-gpt-neox-small - 日本GPT-NeoX小型模型,兼容Huggingface加载
GPT-NeoXGithubHuggingfaceNVIDIA前缀微调开源项目文本生成日语模型
本项目提供了一个小型的日本GPT-NeoX模型,基于EleutherAI/gpt-neox代码进行训练。该模型使用Japanese CC-100、Japanese C4和Japanese Wikipedia数据集进行训练,优化语言模型目标。可通过Huggingface的GPT-NeoX无缝加载,模型结构包括12层、768隐藏单元,支持基于sentencepiece的分词。此外,还提供前缀调优权重文件,可以用于后接表情符号的句子生成。经过验证,该模型兼容NVIDIA FasterTransformer 5.1进行推理。
bert-base-japanese-char-v2 - 基于日语维基百科的字符级BERT预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目日语模型机器学习模型维基百科数据集自然语言处理
本模型是基于日语维基百科训练的BERT预训练模型,采用字符级分词和全词掩码方法。它保持了原始BERT的12层结构和768维隐藏状态,使用MeCab和Unidic词典处理输入文本,词汇量为6144。训练在Cloud TPU上完成,遵循原始BERT的配置。该模型可广泛应用于日语自然语言处理领域,为研究和开发提供有力支持。
gemma-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理
Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型
Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感,通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能,采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%,提供多种部署方案及精度配置选项。
opus-tatoeba-en-ja - 提升英语到日语翻译效率的开源模型
GithubHuggingfacetransformer-aligntranslation开源项目日文模型英文
利用transformer-align模型,该项目提升了英语到日语的翻译精确性,BLEU评测值为15.2。项目还提供具体实现细节与源码下载,更方便学术和技术人员使用与研究。
gtr-t5-large - 基于T5-large的语义搜索模型 实现句子到768维向量的映射
GithubHuggingfaceT5模型sentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
gtr-t5-large是一个基于sentence-transformers框架的语义搜索模型,能够将句子和段落映射到768维的向量空间。该模型由TensorFlow版本的gtr-large-1转换而来,仅使用T5-large模型的编码器部分,并以FP16格式存储权重。gtr-t5-large提供简便的接口,可轻松生成文本嵌入,适用于多种自然语言处理任务,如语义相似度计算和信息检索。
t5-small - T5架构的轻量级多语言文本转换模型
GithubHuggingfaceONNX格式T5模型开源项目文本摘要机器翻译模型自然语言处理
t5-small是基于T5架构的轻量级多语言文本处理模型。该模型采用编码器-解码器结构,通过多任务预训练增强了迁移学习能力。支持英语、法语、罗马尼亚语和德语等语言,适用于文本摘要和翻译等任务。模型已导出为ONNX格式,便于跨平台部署。开发者可通过Transformers库调用t5-small进行多种自然语言处理任务。
ke-t5-base - 多语言能力的文本生成与统一NLP框架
GithubHuggingfaceT5开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理跨语言
KE-T5模型实现了NLP任务的文本到文本一致性处理,适用于翻译、摘要和问答等领域。通过英韩预训练,增强非英语对话模型表现。其220百万参数支持同一损失函数和超参数设定,可用于生成、分类及回归任务。建议用户在使用时留意潜在偏见和局限。
long-t5-tglobal-base - LongT5模型:基于transient-global注意力的长序列文本转换器
GithubHuggingfaceLongT5开源项目文本编码模型注意力机制自然语言处理长序列处理
long-t5-tglobal-base是Google开发的基于T5架构的文本转换模型,专为处理长序列文本而设计。该模型采用transient-global注意力机制,支持高达16384个token的输入,在文本摘要和问答等任务中表现优异。通过类Pegasus的生成式预训练,long-t5-tglobal-base可针对特定任务进行微调,为长文本处理提供了高效解决方案。
mt5-base - 多语言预训练文本转换模型 覆盖101种语言的强大NLP工具
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
mt5-base是Google开发的基于T5架构的多语言预训练模型,涵盖101种语言。该模型在mC4语料库上进行预训练,适用于多种跨语言NLP任务。使用时需针对特定任务进行微调。mt5-base在多语言基准测试中表现出色,为自然语言处理领域提供了有力支持。
japanese-gpt2-small - rinna开发的轻量级日语自然语言处理模型
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成日语模型机器学习模型自然语言处理
japanese-gpt2-small是rinna公司开发的轻量级日语GPT-2模型。该模型基于CC-100和日语维基百科数据集训练,采用12层768隐藏单元的Transformer架构。它使用SentencePiece分词器,适用于文本生成等多种自然语言处理任务。模型在V100 GPU上训练约15天,验证集困惑度达到21左右。作为日语NLP的预训练基础模型,japanese-gpt2-small为相关研究和应用提供了有力支持。
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