nli-distilroberta-base-v2

sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析

模型向量嵌入 Github 开源项目 Huggingface RoBERTa 自然语言处理 sentence-transformers 语义搜索

nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务，使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入，为自然语言处理提供了有力工具。

文档

spacy-transformers - 在 spaCy 中使用 BERT、XLNet 和 GPT-2 等预训练转换器

BERTGPT-2GithubXLNetspaCytransformers开源项目

spacy-transformers通过Hugging Face的transformers实现预训练模型如BERT、XLNet和GPT-2的集成，提升spaCy的功能。支持多任务学习、转换器输出自动对齐等，兼容Python 3.6以上版本，需要PyTorch v1.5+和spaCy v3.0+。

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。

gte-small - 基于ONNX权重的Transformers.js模型嵌入及余弦相似度计算

GithubHuggingfaceJavaScriptONNXTransformers.js开源项目模型特征提取相似度计算

本项目介绍了使用ONNX权重与Transformers.js库计算模型嵌入和余弦相似度的过程。通过安装Transformers.js库，可以轻松地创建特征提取管道，并进行句子嵌入和相似度计算。项目默认采用8位量化模型，同时支持全精度版本。ONNX模型为未来的WebML应用做好了准备，建议通过Optimum工具进行ONNX格式转换以实现网络兼容。

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。

rubert-base-cased-sentence - 为俄语句子表示提供的先进自然语言处理模型

GithubHuggingfaceRuBERT俄语模型句子编码开源项目模型自然语言处理语义表示

rubert-base-cased-sentence是一个为俄语开发的句子编码器。该模型基于RuBERT，经过SNLI俄语翻译数据集和XNLI开发集俄语部分的微调。它采用12层结构，768个隐藏单元，12个注意力头，总计180M参数。通过平均池化token嵌入生成句子表示，为俄语自然语言处理任务奠定了坚实基础。

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。

indo-sentence-bert-base - 印尼语句子相似度计算与嵌入的优化解决方案

GithubHuggingfacetransformers库句子相似性同志句子BERT开源项目模型特征提取训练参数

indo-sentence-bert-base提供印尼语的文本相似度计算和语义搜索功能，通过高维向量实现精准句子比较，适用于集群分析和语义检索，支持HuggingFace和Sentence-Transformers库，具备高效的训练和评估机制。

multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型

GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取

此项目基于多语言处理，融合Sentence Transformers技术，专注于句子相似性与特征提取。支持多语言，适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异，如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘，表现出色。采用MIT许可证，具有高度使用灵活性。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用

GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型

了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。

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