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sat-3l-sm

基于Transformer的多语言句子分割模型

sat-3l-sm是一个基于3层Transformer架构的句子分割模型,支持80种语言的文本分段。作为wtpsplit库的核心组件,该模型采用MIT许可证开源。sat-3l-sm源于'Segment any Text'研究,为自然语言处理提供准确的句子边界检测功能。

swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
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。
gpt-bat - 长文本分割与处理工具,优化GPT性能
API2DGPT BATGPT-3.5GithubOpenAI开源项目长文本处理
GPT BAT是一款专为GPT设计的优化工具,可以将长文本按行、按长度或按特定字符分隔,并灵活设置接口调用参数,如System提示词、User提示词和Max Tokens。兼容OpenAI和API2D接口,支持文本分段预览和Token消耗估算,处理结果将自动下载,允许重复尝试,显著提升GPT-3.5处理长文本的效率和便捷性。
lang-segment-anything - 基于文本提示的开源图像分割工具
GithubLanguage Segment-Anything图像分割对象检测开源项目深度学习计算机视觉
Lang-segment-anything是一个开源项目,结合实例分割和文本提示功能,用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型,实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割,并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。
sentence-t5-base - 基于T5架构的句子编码模型用于文本相似度分析
GithubHuggingfacesentence-t5-basesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
sentence-t5-base是一个基于T5架构的句子编码模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型在句子相似度任务中表现优异,但语义搜索效果一般。它由TensorFlow版本转换而来,可通过sentence-transformers库轻松使用。模型仅包含T5-base的编码器部分,权重采用FP16格式存储。使用时需要sentence-transformers 2.2.0及以上版本。这个模型适用于多种自然语言处理应用场景,尤其是文本相似度分析。
transformer-abstractive-summarization - Transformer模型实现的抽象文本摘要项目
GithubTransformer开源项目文本摘要注意力机制深度学习自然语言处理
transformer-abstractive-summarization是一个开源项目,利用Transformer模型实现抽象文本摘要。项目基于'Attention is all you need'论文提出的Transformer模型,使用Inshorts数据集训练。项目提供博客教程,详细介绍Transformer原理及其在文本摘要中的应用。该技术能生成高质量摘要,适用于新闻和文档处理等领域。项目采用Apache License 2.0许可证。
h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型,支持离线文本生成
GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器
由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型,是一个大规模语言模型,采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行,尤其适用于手机设备,并集成Mistral分词器,拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中,模型可在GPU设备上有效运行,并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。
wmt19-de-en - 德英翻译新突破,基于WMT19模型的精准与高效
FSMTFacebookGithubHuggingface开源项目性能评估机器学习模型翻译
wmt19-de-en项目是基于FairSeq的WMT19模型的德英翻译工具,旨在提高翻译的准确性和效率。项目提供预训练模型,可快速部署于多种翻译场景。尽管在处理重复短语时存在一定限制,但整体表现出色,获得了高BLEU评分。未来的改进方向包括加强模型集成和重新排序功能,以增强对复杂输入的翻译能力。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发,支持多种数据集的下载和预处理,能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异,并支持分布式训练和预训练模型下载。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上,引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话,还能进行工具调用和代码执行,在10B以下模型中表现出色。此外,项目还开源了基础模型和长文本版本,为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
amd-partial-phonetree-v1 - 融合句子转换器和对比学习的高效文本分类模型
GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子嵌入少样本学习开源项目文本分类模型
SetFit模型结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2,通过高效的少样本学习实现文本分类。模型采用对比学习微调句子转换器和训练LogisticRegression分类头,具有优异的分类性能。支持最大512标记长度,适用于电话语音邮件和电话树分类需求。模型适合需要高效文本分类的研发人员和数据科学家使用。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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