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distiluse-base-multilingual-cased

多语言句子嵌入模型支持语义搜索和文本相似度分析

distiluse-base-multilingual-cased是基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型,将句子和段落映射至512维向量空间。该模型支持多语言处理,适用于聚类、语义搜索和跨语言文本相似度分析。它提供高质量的句子嵌入,并可通过简洁的Python代码实现句子编码,为自然语言处理任务提供有力支持。

Luotuo-Text-Embedding - 基于OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型
BERTGithubLuotuo EmbeddingOpenAI开源项目文本嵌入骆驼
Luotuo-Text-Embedding是一个从OpenAI API蒸馏的开源中文文本嵌入模型。它基于BERT和GLM架构,将文本转化为1536维向量。该模型在文本可视化、相关性测试、模糊搜索和聚类等场景中表现优异。项目提供详细教程和可视化工具。
roberta-base-bne-finetuned-msmarco-qa-es-mnrl-mn - 西班牙语语义搜索和问答优化模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目模型自然语言处理西班牙语语义搜索
该模型是基于roberta-base-bne进行微调,专为西班牙语问答场景优化。通过将句子和段落转换为768维的密集向量空间,适用于语义搜索和文本聚类等任务。使用MS-MARCO数据集的西班牙语翻译版进行训练,尤其适合处理西班牙语问题。输入文本超过512个词片段时会自动截断,旨在提供精确的问答性能。
deberta-base-mnli - DeBERTa模型在MNLI任务上的微调版本
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型神经网络自然语言处理
deberta-base-mnli是一个在MNLI任务上微调的DeBERTa基础模型。DeBERTa通过解耦注意力和增强掩码解码器改进了BERT和RoBERTa。该模型在SQuAD和MNLI等基准测试中表现优异,在大多数自然语言理解任务中超越了BERT和RoBERTa的性能。它为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
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。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略
E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型
E5-V框架通过调整多模态大型语言模型,有效实现多模态嵌入,提高不同输入之间的连接能力,即便不进行微调。其提出的单模态训练方法,仅训练文本对,表现超过多模态训练。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
mlong-t5-large-sumstew - 多语言长文本抽象概述模型,适用于生成标题和摘要
GithubHuggingfacemLong-T5-large-sumstewtitle生成transformers多语言开源项目摘要生成模型
这款多语言抽象概述模型支持处理长达16k输入标记的文档,擅长生成标题和摘要。在sumstew上训练,samsum数据集ROUGE-1得分为29.7108,其文本概述能力优异。可通过transformers库轻松集成,支持基础与高级配置的调用,优化内容生成过程。模型验证完整可靠,适用于多场景下的内容生成和信息提取。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列,旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练,采用先进的Transformer结构,实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力,适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估,且提供多种数据检查点,方便研究与开发。该项目得到多家机构支持,并在多个主要AI任务中表现优异。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
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