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japanese-gpt2-small

rinna开发的轻量级日语自然语言处理模型

日语模型模型GPT-2Github文本生成开源项目Huggingface机器学习自然语言处理

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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RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制，解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆，便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性，并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念，推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。
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
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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。
GalTransl-7B-v2.6 - GalTransl-7B模型，专为视觉小说翻译任务设计
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GalTransl-7B-v2.6模型专注于视觉小说的日译简中翻译，优化翻译质量与稳定性，适用于主流游戏显卡（显存≥6G）。本模型在翻译质量上优于多款现有大模型，并支持GPT字典，为用户提供量化等级选择以实现硬件和性能的平衡。
llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数
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项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本，并采用缩小的模型参数：llama1_s为1.8B，llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集，使用GPT2Tokenizer分词，支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估，其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。
1.5-Pints - 快速训练小型语言模型的开源项目
1.5-PintsGithub小型语言模型开源开发开源项目模型架构预训练
1.5-Pints项目提供了一种快速预训练小型语言模型的方法，目标是在9天内达到与知名AI助手相当的水平。该项目开源了模型架构、训练脚本和工具，包含详细的安装指南、数据准备流程、训练和微调方法，以及模型评估和使用说明。研究人员和开发者可以通过这些资源复制实验并进行进一步的开源开发。
mt5-tiny-random - 轻量级随机mt5模型用于多语言文本处理测试
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mt5-tiny-random是一个用于测试的微型随机mt5模型，专为多语言文本处理实验而设计。项目包含mt5-make-tiny-model.py脚本，展示了模型的创建过程。这个轻量级工具为开发者提供了一个便捷的平台，用于探索和验证mt5模型在不同语言文本转换任务中的表现。
kogpt - 韩语生成预训练模型
GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型
由KakaoBrain开发的KoGPT，是一个专注于韩语的生成预训练模型，广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集，具备卓越的文本生成能力。然而，使用期间可能生成不恰当内容，主要用于学术研究与技术开发，用户在使用时需严格遵守其许可协议。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
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swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
ko-ref-llama2-7b - 基于LLaMA2架构的韩文文本生成语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA2ko-ref-llama2-7b开源数据集开源项目模型自动回归语言模型韩语语料库
本项目是基于LLaMA2架构的自动回归语言模型，专注于韩文文本生成。训练过程中使用开放的韩文数据集，以提升对韩文语料的理解和生成能力。该模型接受文本输入并生成相应的文本输出，适用于需要高精度韩文文本生成的应用。
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